首先我们先明确目标,我们希望精确率和召回率都很高,但实际上是矛盾的,上述两个指标是矛盾体,无法做到双高。因此,选择合适的阈值点,就需要根据实际问题需求,比如我们想要很高的精确率,就要牺牲掉一些召回率。想要得到很高的召回率,就要牺牲掉一些精准率。但通常情况下,我们可以根据他们之间的平衡点,定义一个新的指标:F...
精确率:P=TP/(TP+FP),西瓜书里也叫查准率;召回率:R=TP/(TP+FN),西瓜书里也叫查全率。F1 值:F1 = 2*(P*R)/(P+R),精确率和召回率的调和均值。可以看出,精确率和召回率的区别在于分母,精确率关心的是预测为真的数量中有多少真正对的 (而不是其他类错误预测为这一类),而召回率关注的是这一类有多少...
精确率/查准率 (Precision) 召回率/查全率 (Recall) 查准率与查全率还可以借助下图理解:竖着看左边,白点的样本点代表实际值是1,黑色代表0,红色代表预测值是1,黄色代表预测值是0。那么,查准率就是看你预测的准不准,也就是预测值为1的样本中实际值为1的样本占比;而查全率就是看你预测的全不全,即实际值为1的样...
精准率和召回率是此消彼长的,即精准率高了,召回率就下降,在一些场景下要兼顾精准率和召回率,就有 F1 score。 F1值是来综合评估精确率和召回率,当精确率和召回率都高时,F1也会高 F1的公式为: 有时候我们对精确率和召回率并不是一视同仁,我们用一个参数 来度量两者之间的关系。 如果 >1,召回率有更大的...
* 召回率（Recall）：衡量在所有实际为正确的样本中，我们成功预测出多少的比例。这也可以被理解为查全率，即我们找回了多少真正的正样本。召回率的计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)。* F1值：是精确率和召回率的调和平均值，用于综合考虑两者的表现。F1值越高，说明模型的性能越好。F1值的计算公式可以有...
召回率(Recall)则衡量的是在所有真正的正样本中,模型成功预测为正样本的比例。它反映了模型在找出所有正样本方面的能力。计算公式为: Recall = TP / (TP + FN) F1值是对精确率和召回率的综合考量。它提供了一个单一的指标来平衡精确率和召回率的表现。F1值越高,说明模型在精确率和召回率上都表现得越好。F1...
F1值是精确率与召回率的调和平均数,用于平衡二者关系。若模型精确率70%、召回率60%,F1值约为64.7%。当任务既要求减少误报又需降低漏检时,F1值能更全面评估模型表现。例如客服工单分类任务,既要避免将紧急工单误判为普通问题(需高精确率),又要确保所有紧急工单都被识别(需高召回率),此时F1值可作为核心指标。 相...
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,然后通过一个二分...
具体来说,它衡量的是所有被预测为正样本的样本中,实际上也是正样本的比例,也叫查准率。召回率(Recall)则关注的是原样本中正样本被正确预测出来的比例,也叫查全率。F1得分是精确率和召回率的调和平均值,取值范围从0(表现差)到1(表现好)。它综合考虑了精确率和召回率,提供了一个更全面的评价标准。
精确率、召回率、F1值的通俗解释如下：1. 精确率： 定义：在模型预测为正类的样本中，有多少实际上是正类。 公式：精确率 = TP / 。 解释：精确率反映了模型预测为正样本的准确性。如果精确率高，说明模型预测为正样本的实例中，真正为正样本的比例高，即模型预测准确。2. 召回率： 定义：在...