1.准确率P、召回率R、F1 值 定义 准确率(Precision):P=TP/(TP+FP)。通俗地讲,就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。 召回率(Recall):R=TP/(TP+FN)。通俗地讲,就是预测为正例的数据占实际为正例数据的比例 F1值(F score): 思考 正如下图所示,F1的值同时受到P、R的影响,单纯地追求P、...
公式:F1值=2*(精确率*召回率)/(精确率+召回率) 在实际应用中,准确率和召回率往往是相互矛盾的,提高准确率可能会导致召回率的下降,而提高召回率可能会导致准确率的下降。因此,根据具体的任务需求和实际情况,可以对准确率和召回率进行权衡和选择,以获得最佳的分类效果。 举例说明: 假设有100个样本,其中真实正样本...
* 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...
F1 = 2TP / (2TP + FP + FN) ROC、AUC 先介绍两个概念: 1) 真正类率(TPR),TPR = TP / (TP + FN),返回的正类占所有正类的比例;(没错,跟召回率一个公式) 2)假正类率(FPR),FPR = FP / (FP + TN),返回的负类占所有负类的比例。 假设对于分类器C,当一个样本是正类的概率大于某一个阈...
F1-measure值 就是精确值和召回率的调和均值 2 F 1 = 1 P + 1 R \frac{2}{F_1} = \frac{1}{P} + \frac{1}{R}F12=P1+R1 调整下也就是 F 1 = 2 P R P + R = 2 T P 2 T P + F P + F N F_1 = \frac{2PR}{P+R} = \frac{2TP}{2TP + FP + FN...
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...
精确率(precision)、准确率(accuracy)、召回率(recall)、F1值: (1)精确率:TP/(TP+FP),即预测为真的样本中,预测正确的比例 (2)准确率:(TP+NP)/(TP+NP+FP+FN),即所有预测结果中,预测正确的比例 (3)召回率:TP/(FN+TP),即所有真样本中,预测为真的比例 ...
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,而先以预测值为条件(精准率),那么我们需要同时考虑正样本和负样本。所以先以实际结果为条件的指标都不受样本不平衡的影响,相反以预测结果为条件的...
精确率=将正类预测为正类/所有预测为正类 TP/(TP+FP)召回率=将正类预测为正类/所有真正的正类 TP/(TP+FN)F值=精确率*召回率*2/(精确率+召回率)(F值为精确率和召回率的调和平均值) 上述计算是针对二分类的方式进行计算,如果是针对多分类的方式,可以针对每一个类别分别计算精确率、召回率,而后计算各个分...