如ROC曲线所示,连接对角线的面积刚好是0.5,对角线的含义也就是随机判断预测结果,正负样本覆盖应该都是50%。另外,ROC曲线越陡越好,所以理想值是1,即正方形。所以AUC的值一般是介于0.5和1之间的。AUC评判标准可参考如下 0.5-0.7:效果较低。 0.7-0.85:效果一般。 0.85-0.95:效果很好。 0.95-1:效果非常好。
召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率 · C. 正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间,数值越接近0,查准率或查全率就越高 · D. 为了解决准确率和召回率冲突问题,引入了F1分数相关知识点: 试题来源: 解析 B 参考答案:C 解析: 正确率、召回率和 F 值...
F1值(F1 Score) 定义:F1值是准确率和召回率的调和平均值,用于综合考虑这两个指标。当准确率和召回率都很高时,F1值才会高。 公式: 其中Precision(精确率)是 示例:继续使用上面的例子,精确率 = 40/(40 + 5}= 404/5=0.8889。 F1值 = 2 *(0.8889 *0.8)/(0.8889 + 0.8) =0.8421 总结 准确率是所有分类...
这种情况下,我们可以换成精确率、召回率、F1值来衡量模型的能力。 1.3精确率Precision 在所有预测为1的样本中,真实标签也为1的样本的占比。 精确率又叫查准率,衡量模型对预测的正样本的准确程度。精确率越高,说明在被预测为正的样本中,真实标签也为正的概率越大。 表达式为: Precision=TPTP+FP 精确率和准确...
本来是对的：即真实值为1的数量=TP+FN 你召回了多少对的：TP Recall=TP/（TP+FN）4、 F1值：精确率越⾼越好，召回率越⾼越好。下边式⼦（2）可以由式⼦（1）推导出来 从(1)看出，Recall不变时，Precision越⼤，1/Precision越⼩，从⽽F1越⼤。同理： Precision不变时，Recall越⼤，1/...
准确率虽然有0.7,但是F1值只有0.57,因此模型的情感分类能力其实是很差的,10个样本中有4个positive,然而模型只预测出了两个,所以召回率低,进而导致了F1值低。 指标函数都在sklearn.metrics这个包中。 假设现在有细粒度情感分类问题(共positive,negative,neural三类情感),14个examples如下: ...
百度试题 结果1 题目___用于评估分类模型的性能,包括准确率、召回率和F1值等指标。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:分类效果评估 反馈 收藏
2. 准确率、精确率、召回率、F1 值 准确率(Accuracy):被预测得正确(包括正、负样本)的样本 占 总样本 的比重: Accuracy=TP+TNTP+TN+FP+FN 局限性:当两类样本数量很不均衡时,accuracy 就不能很好的反映模型的性能了。 精度/精确率/精准率/查准率(Precision):被预测正确的正样本 占 全部被预测为正的样本 ...
或者我们也可以从另一个角度考虑:条件概率。我们假设X为预测值,Y为真实值。那么就可以将这些指标按条件概率表示: 精准率 = P(Y=1 | X=1) 召回率 = 灵敏度 = P(X=1 | Y=1) 特异度 = P(X=0 | Y=0) 从上面三个公式看到:如果我们先以实际结果为条件(召回率,特异度),那么就只需考虑一种样本,...
准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC是常用的多分类机器学习评价指标。准确率是指模型正确预测的样本数量占总样本数量的比例。精确率是指在预测为正类的样本中,真正为正类的样本数量占预测为正类的样本数量的比例。召回率是指在所有真正为正类的样本中,被成功预测为正类的样本数量占真正为正类的样本数量的比...