如果 FN 太多,我们就说这种方法的recall(召回率) 很低,自然风险控制能力就很差(放走了携带病毒的人...
召回率(Recall)又叫查全率,它是针对原样本而言的,它的含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概...
而F1值(F1-Score)则是\beta = 1的特殊情况,是精确度(Precision)和召回率(Recall)的等权调和平均,...
1.3精确率Precision 1.4召回率Recall 1.5 F1值 2. 二分类例子 2.1 指标计算 2.2 sklearn调用 3. 多分类例子 3.1 指标计算 3.2 sklearn调用 4.参考 这几个指标在分类问题中经常使用,用来衡量模型的能力,因此了解它们的确切含义以及如何调用sklearn中的相应函数,是十分有必要的。接下来将会首先阐述这几个指标的含义...
F1-score(F1值): 精确率和召回率的调和平均数,它平衡了误报和漏报,适合需要综合考虑准确性和完整性的情况。ROC-AUC与PR-AUC: 评估模型分类能力的图形化指标,ROC曲线下的面积(AUC)越大,表示模型区分正负样本的能力越强。PR曲线同样关注Precision和Recall,高AUC表明模型在不同阈值下表现稳定。Se...
以类别0为例,TP=4, FP=2, FN=0, TN=9,微精度和微召回率分别接近0.8,但宏指标的精准度可能会因为手动计算的不精确而略显模糊。代码段揭示了在sklearn中,如何计算多分类任务的宏观性能:macro_p(准确率)、macro_r(精确率)、macro_r(召回率)和macro_f1(F1分数)。F1值,作为精确率...
精确率-召回率其实是两个评价指标。但是它们一般都是同时使用。精确率是指分类器分类正确的正样本的个数占该分类器所有分类为正样本个数的比例。召回率是指分类器分类正确的正样本个数占所有的正样本个数的比例。 F1-score: F1-score为精确率与召回率的调和平均值,它的值更接近于Precision与Recall...
F1-Score是精确率与召回率的调和平均值,它的值更接近于Precision与Recall中较小的值。A. 正确 B. 错误 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 复制链接 新浪微博 分享QQ 微信扫一扫 微信内点击右上角“…”即可分享 反馈 收藏 举报参考答案: A 复制 纠错 ...
准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,...
/TP+FN+FP+TN精确率(precision) =TP/TP+FP召回率(recall) =TP/TP+FN一、F1值F值是精确率和召回率的调和平均F1值是a取1的情况 一般比赛就用F1值。当F1值相差不大时,再看正确率(accuracy)。二、受试者工作特征曲线(ROC) 横坐标是FP,纵坐标是TP。曲线的面积(AUP)越大,表面正确率越高,曲线越光滑,过拟...