正确率/精度(precision),召回率(recall),F1-score,ROC 曲线,AUC值 1.正确率(precision)= TP / (TP + FP) 真正正确的在所有判断为正确的比例。(真正正确的比例) 2.召回率(recall) = TP/(TP+FN) &nb... 查看原文 混淆矩阵 正确率 召回率 ROC曲线 混淆矩阵: 预测结果 真实结果 +1 -1 +1 TP FN...
2)Recall(召回率):分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例。 分类正确的正样本个数:即真正例(TP)。真正的正样本个数:包括真正例(TP)和假负例(FN) 3)F1-score:精确率和召回率的调和均值。 4)F score F1 score的通用形式,F1 score认为precision和recall同等重要; beta >1,Recall更重要; beta <1,...
召回率是覆盖面的度量,度量有多个正例被分为正例,recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive,可以看到召回率与灵敏度是一样的。 7、综合评价指标(F-Measure)P和R指标有时候会出现的矛盾的情况,这样就需要综合考虑他们,最常见的方法就是F-Measure(又称为F-Score)。 F-Measure是Precision和Recall加权调和平均: 当参数...
这里写自定义目录标题 关于AUC/ROC,F1-score,recall, precision的一些总结 参考来源 关于AUC/ROC,F1-score,recall, precision的一些总结 混淆矩阵里有四种不一样的outcomes, 分别代表了 预测为正,实际为正 – true positive 预测为正,实际为负 – false positive 预测为负,实际... 查看原文 算法实践(三)【任务...
1.2 多分类的查准率(Precision)、召回率(Recall)、F1得分(F1-score) 1.3 宏平均、微平均、加权平均 2 具体案例及 R 实现 这篇很受欢迎的知乎文章,对多分类度量:Precision, Recall、F1-score及其宏平均、微平均做了详细探讨: 多分类模型Accuracy, Precision, Recall和F1-score的超级无敌深入探讨1683 赞同 · 78 ...
Recall越大、Precision越大表明模型效果越好,此时PRC曲线靠近右上角,AUC值也越大。与ROC-PRC不同的是,Precision受样本不平衡的影响,相应的PRC也会因此形状变化。因此,在样本数据量比较大时,ROC会比较稳定,一般选择ROC-AUC来评价模型是较为合适的。而当阈值确定时,Precision、Recall、F1-score都可以用来评价模型...
权衡的方式之一,就是对两者进行调和平均,即 F-Score 。 回到顶部 5. F-Score Fβ=(1+β2)×P×Rβ2×P+RFβ=(1+β2)×β2×P+RP×R β 表示权重。β 越大,Recall 的权重越大; 越小,Precision 的权重越大。 特别的,β = 1,称为 F1-Score。 FβFβ 的物理意义就是将 Precision 和 Recall...
3. 召回率(Recall) 4. F1分数 (F1 Score) 5. ROC曲线和AUC(Area Under the Curve) 6. PR曲线(Precision-Recall Curve) F1分数 (F1 Score) F1分数的计算 F1分数的优点 F1分数的缺点 计算实例 示例数据 计算精确率(Precision) 计算召回率(Recall) ...
五、Accuracy和Recall的调和指标:F1 Score 看了上面的介绍,我们当然是希望Precision和Recall都要高。但是这两者很多时候是“鱼与熊掌不可兼得”的。这里我们继续用前面关于垃圾邮件的例子做一些极端的假设作为示范。 例如,我们有1000封邮件,其中垃圾邮件有100封,仍然是希望预测出其中的垃圾邮件。
其中,当α = 1时,则 F-Score 即为F1: 当有多个类别时,我们对各个类别的F1-Score求均值,就是最后的F1-score 4、P-R Curve(精确率-召回率 曲线) 在P-R曲线中,横坐标是recall,纵坐标是precision。下图就是一个P-R曲线的例子: 5、ROC曲线,AUC面积(FPR - FPR 曲线) ...