准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) 召回率 = TP / (TP + FN) 其中,TP(True Positive)表示真正例的数量,TN(True Negative)表示真负例的数量,FP(False Positive)表示假正例的数量,FN(False Negative)表示假负例的数量。 代码示例 下面是一个简单的Python示例,演示如何计算准确率和召回率:...
一般来说精确率和召回率是一对矛盾的度量。为了更好的表征学习器在精确率和召回率的性能度量,引入 F1 值。 ROC曲线和评价指标AUC ROC:接受者操作特性曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),是指在特定刺激条件下,以被试在不同判断标准下所得的虚报概率P(y/N)为横坐标,以击中概率P(y/SN)为...
correct=df[df.train==df.test] 3、计算召回率、准确率和F值 foriin('B','C','E','BE'): R=sum(correct.test==i)/sum(df.train==i) P=sum(correct.test==i)/sum(df.test==i) F=R*P*2/(R+P)print(i,':\n','R=',R,'P=',P,'F=',F) 计算结果如下: B : R= 0.915480621852 ...
correct=df[df.train==df.test] 3、计算召回率、准确率和F值 foriin('B','C','E','BE'): R=sum(correct.test==i)/sum(df.train==i) P=sum(correct.test==i)/sum(df.test==i) F=R*P*2/(R+P)print(i,':\n','R=',R,'P=',P,'F=',F) 计算结果如下: B : R= 0.915480621852 ...
以Logistic模型为例,经过模型拟合,我们最后会得到每个样本属于正例(类别=1)的概率,一般模型会默认划分正例(类别=1)和反例(类别=0)的概率阈值为0.5,即:当事件预测概率>0.5时,判定类别=1;当事件预测概率≤0.5时,判定类别=0。而实际上,这个阈值判定出来的分类预测结果,精准率和召回率都不一定是最高的。
我们可以把多分类问题拆分成多个二分类问题,比如A类别是否预测正确,B类别是否预测正确,C类别是否预测正确,分别计算各个类别的每个类别的精确率和召回率,最终求均值既能作为所有样本的评估指标。基本概念TP(TruePositives):真正例,预测为正例而且实际上也是负例;FP(FalsePositives):假正例,预测为正例然而实际上却是负...
准确率 (Accuracy) 准确率是指有在所有的判断中有多少判断正确的,即把正的判断为正的,还有把负的判断为负的;总共有 TP + FN + FP + TN 个,所以准确率:(TP+TN) / (TP...召回率 (Recall) 召回率是相对于样本而言的,即样本中有多少正样本被预测正确了,这样的有TP个,所
准确率 (Accuracy) 准确率是指有在所有的判断中有多少判断正确的,即把正的判断为正的,还有把负的判断为负的;总共有 TP + FN + FP + TN 个,所以准确率:(TP+TN) / (TP...召回率 (Recall) 召回率是相对于样本而言的,即样本中有多少正样本被预测正确了,这样的有TP个,所
准确率、召回率、精确率、F1-score、AUC、ROC | 机器学习 | 分类 | 回归 | 聚类 | 关联规则 | 图计算 05:26 AUC很高但召回率很低怎么办?很实用的补救方法 | ROC | Recall | 阈值 | 准确率 | 混淆矩阵 | 网络安全 | Python 03:15 特征筛选的3个阶段,你用对了吗? | 机器学习 | Lasso | ...