from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support y_true_1 = np.array([0,0,0,1,2]) y_pred_1 = np.array([0,0,0,1,0]) print(precision_recall_fscore_support(y_true_1, y_pred_1, average='macro')) 由此,开始了一番对 Precision, recall, and F-score 的探索之路。经过查...
相反,如果取所有样本,那么Recall = 1.0,而Precision就会很低了。所以在这个意义上,该两处值需要有一定的约束变量来控制。 所以F-Score就是 Precision和 Recall的加权调和平均: 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...
Recall:查全率,即在检索结果中真正正确的个数,占整个数据集(检索到的和未检索到的)中真正正确个数的比例 公式:R = TP / (TP + FN) F score,也叫F measure,是两个判断依据的权衡,用一个标准来衡量系统性能。 公式:F = 2 * P * R / (P + R) 例1 有个班级,有50个男生,30个女生。 有个人猜测...
可以根据PR曲线中P(precision)的公式,R(recall)的公式,根据ROC曲线中R(recall)的公式,误检率(FPR)的公式来理解,这里不细说了。 AUC area under curve。定义为ROC曲线下的面积。然因为这个面积的计算比较麻烦。所以大牛们总结出了下面的等价的计算方法。 假设一组数据集中,实际有M个正样本,N个负样本。那么正负...
可以根据PR曲线中P(precision)的公式,R(recall)的公式,根据ROC曲线中R(recall)的公式,误检率(FPR)的公式来理解,这里不细说了。 AUC area under curve。定义为ROC曲线下的面积。然因为这个面积的计算比较麻烦。所以大牛们总结出了下面的等价的计算方法。 假设一组数据集中,实际有M个正样本,N个负样本。那么正负...
Recall:查全率,即在检索结果中真正正确的个数,占整个数据集(检索到的和未检索到的)中真正正确个数的比例 公式:R = TP / (TP + FN) F score,也叫F measure,是两个判断依据的权衡,用一个标准来衡量系统性能。 公式:F = 2 * P * R / (P + R) ...
当然,你可以选择直接调用 sklearn 包的函数。那内部怎么做呢?sklearn.metrics.precision_recall_curve 中的关键源码如下: # 按预测概率(score)降序排列 desc_score_indices = np.argsort(y_score, kind="mergesort")[::-1] y_score = y_score[desc_score_indices] y_true = y_true[desc_score_indices]...
F-score= 2*precision*recall/(precision+recall) 只是precison和recall的调和平均,我个人认为参考价值有限,只是如果你懒得看precison和recall两个指标的话,那么可以只看f-score,如果precison和recall有任何一方特别低,那么f-score也会低,所以f-score更强调一个模型需要兼有 减少漏网之鱼(recall尽可能大)和抓上来的每...
一:Precision, Recall, F-score 信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate---注意统计学习方法中precesion称为精确率,而准确率为accuracy 是分类正确的样本除以总样本的个数。),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率...
Recall:查全率,即在检索结果中真正正确的个数,占整个数据集(检索到的和未检索到的)中真正正确个数的比例 公式:R = TP / (TP + FN) F score,也叫F measure,是两个判断依据的权衡,用一个标准来衡量系统性能。 公式:F = 2 * P * R / (P + R) ...