精确率、召回率、准确率

最新推荐文章于 2025-03-22 10:41:45 发布
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分类专栏： 统计学
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本文详细解析了精确率、召回率与准确率的概念及其计算方式，阐述了这些指标在评估机器学习模型性能时的重要作用。精确率关注预测为正的样本中有多少是真正的正样本，而召回率则关注原本的正样本中有多少被正确预测。准确率则是衡量整体预测正确性的比例。

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精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是
在这里插入图片描述
召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。
在这里插入图片描述
其实就是分母不同，一个分母是预测为正的样本数，另一个是原来样本中所有的正样本数。
精确率=预测正类对的/预测为正类的=TP/(TP+FP)
准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)
召回率=预测正类对的/预测为正类正确的+本来为正类预测为负类的=TP/(TP+FN)

【机器学习】准确率、精确度、召回率和 F1 定义
gongdiwudu的专栏
07-02 9199
数据科学家选择目标变量后 - 例如他们希望预测电子表格中的“列”，并完成了转换数据和构建模型的先决条件，最后步骤之一是评估模型的性能。
精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线
吃豆豆的博客
03-14 705
在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ 　　　　首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN 　　True Positives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数　　False Positives,FP：预
准确率、精确率、召回率
鹤啸九天
03-11 606
一、约定 首先需要明白P、N、T、F分别代表什么，其中： P（Positive）：正例，即符合条件的样本； N（Negative）：负例，即不符合条件的样本； T（True）： 认定结果与实际结果相同，即认定是正确的； F（False）： 认定结果与实际结果不同，即认定是错误的； 那么P、N和T、F组合会有 2 x 2 =...
召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标_对分类器的惩罚(1)
2401_84619565的博客
05-09 398
总的来说，面试官要是考察思路就会从你实际做过的项目入手，考察你实际编码能力，就会让你在电脑敲代码，看你用什么编辑器、插件、编码习惯等。所以我们在回答面试官问题时，有一个清晰的逻辑思路，清楚知道自己在和面试官说项目说技术时的话就好了开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】反映了被正确判定的正例占总的正例的比重。##转移性(True NegativeRate)明显的这个和召回率是对应的指标，只是用它在衡量类别0的判定能力。
评估指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)
08-25 3087
为了能够更好的评价IR系统的性能，IR有一套完整的评价体系，通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣，不同检索模型的特点，不同因素对信息检索的影响，从而对信息检索进一步优化。 由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息，所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑：效率、效果和其他如数据规模。 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标： 1、准确率与召回率（Precision &
详细讲解准确率、召回率和综合评价指标
anyi6536的博客
07-22 998
为了对实验结果进行评价，用到准确率、召回率和F值，下面对此进行详细介绍。 1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；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...
精确率 召回率 准确率
zr7116的博客
02-27 1592
作者：Charles Xiao 链接：https://www.zhihu.com/question/19645541/answer/91694636 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的，主要精确率与召回率之间的差别 一.定义辨析 刚开始接触这两个概念的时候总搞混，时间一长就记不清了。 ...
准确率、精确率、召回率、F1值
最新发布
D2460596421的博客
03-22 404
4. F1 = 2 /（1/精准率 + 1/召回率）=（2*精准率*召回率）/ （精准率+召回率）（在我看来是基于真实类别来判别的，所以分母是该类的真是类别全部个数）（在我看来是基于预测结果来判别的，所以分母是预测该类的全部个数）3.召回率 = 对于一类预测正确的个数 / 真正是该类的全部个数。2.精确率 = 对于一类预测正确的个数 / 预测该类的全部个数。1.准确率 = 预测正确个数 / 总样本的个数；由于需要对精准率和召回率的综合，才引出了F1。准确率和召回率都是基于一类进行研究的。
召回率 精确率 matlab,「机器学习」准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC
weixin_34957720的博客
03-20 3110
「机器学习」准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC机器学习最后更新 2020-08-31 16:22阅读 210最后更新 2020-08-31 16:22阅读 210机器学习在机器学习中衡量一个模型是否准确我们有很多指标：准确率 - accuracy精确率 - precision召回率 - recallF1分数-F1 scoreROC曲线下面积 - ROC-AUC (area under...
模型评估：精确率召回率准确率
feishuoren的博客
10-14 4318
A: 相关，且召回（预测为1）后也认为相关 B: 不相关，但召回（预测为1）后认为相关 C: 相关，但召回（预测为1）后也认为相关 D: 不相关，且召回（预测为1）后也认为不相关 我们假设X为预测值，Y为真实值 精确率、召回率、准确率计算 召回率 Recall = P（Y=1 | X=1）= A / A+C 召回样本（预测为1的样本）中相关样本数 精确率 Precision = P（X=1 | Y=1）= A / A+B 相关样本，也即正样本 准确率 Accuracy = A+D / A+.
准确率、精确率、召回率、F1-score
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ywfwyht的博客
02-22 2万+
追求召回率高，则通常会影响精确率。F1值为算数平均数除以几何平均数，且越大越好，将Precision和Recall的上述公式带入会发现，当F1值小时，True Positive相对增加，而false相对减少，即Precision和Recall都相对增加，即F1对Precision和Recall都进行了加权。直白的意思就是模型预测为正例的样本中，其中真正的正例占预测为正例样本的比例，用此标准来评估预测正例的准确度。以实际样本为判断依据，实际为正例的样本中，被预测正确的正例占总实际正例样本的比例。
Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子
01-21
下面就说说怎么计算准确率以及误判率、召回率等指标 1.计算正确率 获取每批次的预判正确个数 train_correct = (pred == batch_y.squeeze(1)).sum() 该语句的意思是 预测的标签与实际标签相等的总数 获取训练集总的...
如何通俗理解准确率、精确率、召回率、F1score、AUC、ROC
An_oak的博客
08-13 5545
本文我会用最通俗的语言帮助大家快速理解并记住准确率、精确率、召回率、F1score，AUC、ROC以及特异度。这些指标其实乍一看能知道都是什么，但是一用起来记不住定义。
准确率，精确率，召回率，F1，AUC
zhangt766的博客
04-24 669
定义：AUC是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价. AUC是Area under curve的首字母缩写。定义：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（正确分类的正例个数占实际正例个数的比例），衡量的是检索系统的查全率。定义：精确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率（正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例），衡量的是检索系统的查准率。定义：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。缺点：在正负样本不平衡的情况下，这个指标有很大的缺陷。
卡方分布
Dulpee的博客
02-01 1万+
卡方分布主要有两个作用其中一个是检验拟合优度，另外一个作用是检验变量之间的相关性 拟合优度检验 依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。 如何观察显著差异呢? 用卡方分布进行检验为单尾检验，右尾被作为拒绝域。则通过查看检验统计量是否位于右尾的拒绝域以内，可以通过期望分布得到的结果的可能性来...
统计学知识整理—箱形图
Dulpee的博客
01-26 4440
箱形图 1.什么是箱形图? 用作显示一组数据分散情况资料的统计图，主要通过数据中最大值、最小值、中位数、四分位数来反应数据分散程度。 2.如何绘制箱形图? import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 箱型图 # 创建数据 data = pd.DataFra...
中心极限定理
Dulpee的博客
01-28 4402
什么是中心极限定理 样本均值:从总体中抽取一定大小的样本的均值 标准误差:样本均值的标准差等于总体均值的标准差除以样本容量的平方根。 1.在一个总体中无论成什么分布情况，在总体中样本均值都会大约成正态分布的情况，而且样本均值与总体均值相同，标准差为 测试地址:http://onlinestatbook.com/stat_sim/sampling_dist/index.html 将总体改成随机分布...
ROC、PR曲线、AUC值
Dulpee的博客
03-03 1670
ROC曲线 ROC曲线就是由一系列的阈值threshold下的（伪阳性，真阳性）决定的一个个坐标点连接而成的，一般用于二分类模型比较 横轴FPR:1-TNR,1-Specificity，FPR越大，预测正类中实际负类越多。 纵轴TPR：Sensitivity(正类覆盖率),TPR越大，预测正类中实际正类越多。 图中实线为ROC曲线，线上每个点对应一个阈值。 AUC:ROC曲线下面的面积，介于0....
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Dulpee的博客
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批判性思维—假设检验 什么是假设检验? 举例:在电视剧当中如狄仁杰、白夜追凶、唐人街探案当中判案电视剧中，警察一般是假设嫌疑人无罪的情况然后去找证据，根据证据来逐一证明他有罪。 新研发的药物， ...
精确率 召回率 准确率 f1代码
06-02
以下是精确率、召回率、准确率和 F1 分数的 Python 代码示例： ```python # 假设你有一个二分类问题的预测结果和真实标签 y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1] y_pred = [0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0] # 计算精确率 ...
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