精确率和召回率

最新推荐文章于 2024-11-01 23:07:30 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 精确率 召回率 F1值
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jeaten/article/details/111994101
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以下以二分类为例子进行说明

在了解精确率和召回率之前，我们先了解几个概念

TP(True Positive)：实际为正，分类器预测为正
FP(False Positive)：实际为负，分类器预测为正
TN(True Negative)：实际为负，分类器预测为负
FN(False Negative)：实际为正，分类器预测为负

精确率

P = T P T P + F P P=\frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP​

其表示分类器预测为正确的分类中究竟有多少是正确的

召回率

R = T P T P + F N R=\frac{TP}{TP+FN} R=TP+FNTP​

其表示实际为正确的有多少是真正分类正确的

F1值

F 1 = 2 T P 2 T P + F P + F N F_1=\frac{2TP}{2TP+FP+FN} F1​=2TP+FP+FN2TP​

其是精确率和召回率的调和均值，由 2 F 1 = 1 P + 1 R \frac{2}{F_1}=\frac{1}{P}+\frac{1}{R} F1​2​=P1​+R1​推导而来

准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
chase
08-24 4万+
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
机器学习中的模型评估：精确率-召回率曲线与F1分数
最新发布
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03-20 1334
在机器学习项目中，评估模型的性能是确保模型有效性和可靠性的关键步骤。精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve, PR Curve）和F1分数是评估分类模型性能的重要指标，尤其是在处理不平衡数据集时。这些指标可以帮助我们更好地理解模型在不同阈值下的性能，选择最适合任务的模型。本文将从精确率-召回率曲线和F1分数的基本概念出发，通过一个完整的代码示例带你入门，并探讨其应用场景和注意事项。精确率-召回率曲线（PR Curve）是一种性能度量，用于评估二元分类模型的性能。
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure]
weixin_43248785的博客
12-21 725
首先声明，这不是我写的，是我看到比较好的合体，用优快云无法收藏所以别的网站上的内容就搬过来了。我放在这里是为了方便看的，链接都在文末。 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。(注： 相对来说...
简单理解 TP、FN、FT 及 TN和准确率、精确率、召回率 的含义
fu_jian_ping的博客
12-22 1万+
在机器学习或是其他地方，经常会看到TP、FN、FT 和 TN这几个字符，那到底是什么意思呢？ 简单来讲其实就是预测结果的两种情况（正确和错误）和真实结果的两种情况（正的和负的）的两两组合，2*2=4，总共有四种情况。 P：positive 正的，即真实值是正的； N：negative 负的，即真实值是负的； T：true 正确的，即预测是正确的； F：false 错误的，即预测是错误的。 下面通过一个例子来看看。 预测某班级学生是否去上课了： 假设某大学某班级总共100个人，该班级学..
如何解释准确率、精确率与召回率？
PingBryant的博客
04-10 3万+
对于二分类问题，机器预测的和实际的还是会有所偏差，所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。 首先有关TP、TN、FP、FN的概念。TP与TN都是机器（预测）分类分对了的情况，TP是预测为正类且预测正确，TN是预测为负类且预测正确。FP与FN都是机器（预测）分类分错了的情况，FP是把实际负类分类（预测）成了正类，而FN则是把实际正类分类（预测）成了负类。（T则代表分类正确，F代表分类错误；P代表全体类中实际正类，N代表全体类中实际负类。） 【举例】一个班里有男女生，我们来进行分类，把女生看成正类，男生
精确度(Precision)、召回率(Recall)和F1_Score
Ling的博客
09-06 1万+
欢迎使用Markdown编辑器写博客 在衡量模型性能好坏时，我们经常用到准确率、召回率和F1评分，再此做记录，以防遗忘。 https://blog.youkuaiyun.com/gagalaha/article/details/51327083 Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdow...
python计算召回率_机器学习之分类：精确率和召回率
weixin_39603573的博客
11-22 1314
精确率精确率指标尝试回答以下问题：在被识别为正类别的样本中，确实为正类别的比例是多少？精确率的定义如下：Precision = \dfrac{TP}{TP + FP}注意：如果模型的预测结果中没有假正例，则模型的精确率为 1.0 。让我们来计算一下上一部分中用于分析肿瘤的机器学习模型的精确率：精确率 = \dfrac{TP}{TP + FP} = \dfrac{1}{1 + 1} = 0.5该模型...
基于精确率和召回率的GBDT调参指南
10-31
只考虑Accuracy和AUC的调参方式是错误的；尤其是在不均衡样本时候，必须考虑精确率和召回率，本文采用基于遗传算法思想的调参方式，大概率来获得全局最优解
什么是精确率，召回率，F1分数
烟雨星洲
11-01 1994
精确率、召回率、F1 分数被定义的文献原文在机器学习和统计分类问题中，精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数（F1 Score）是衡量模型性能的三个核心指标。这些指标帮助我们评估模型在预测结果时的准确性和可靠性。本文将详细解释这三个指标的定义、计算方法以及它们在实际应用中的意义。
分类算法的评估方法(精确率和召回率)
cai_niao_lu的博客
12-10 1248
这里具体讲解了混淆矩阵和精确率召回率的计算方法，还有一个重要的评价指标：F1-score。
准确率(Accuracy) 精确率(Precision) 召回率(Recall)和F1-Measure
喔哟哟哟哟
04-02 8278
先验知识 　　我们首先将数据的类别统一分为两类：正类和负类。例如：一个数据集中的数据一共有3类，小学生、中学生、高中生。我们的目标是预测小学生，那么标记为小学生的数据就是正类，标记为其他类型的数据都是负类。 　　数据有两种状态：测试集数据和预测结果数据。 　　对一批测试数据进行预测，结果可以分成四种。 TP(True Positive): 原本是正类，预测结果为正类。(正确预测为正类) ...
准确率、精度和召回率
zj
10-23 1万+
原文链接 精度（查准率）和召回率（查全率）是衡量机器学习模型性能的重要指标，特别是数据集分布不平衡的案例中。 什么是分布不平衡的数据集？ 倘若某人声称创建一个能够识别登上飞机的恐怖分子的模型，并且准确率（accuracy）高达 99%。你相信吗？好了，有这么一个模型：将美国机场起飞的所有乘客简单地标注为非恐怖分子。已知美国全年平均有 8 亿人次乘客，并且在 2000-2017 年间共发现了 19...
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
mousever的专栏
09-21 5万+
下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标： 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查全率。 一般来说，Precision就
二类分类问题中的精确率(precision)与召回率(recall)
lvch0501的博客
08-28 1万+
   评价分类器的一般指标是分类准确率（accuracy），其定义是：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。但对于二类分类问题，尤其是当我们对二类分类中的占少数的一方感兴趣时，准确率基本就会失去其作为评判标准的意义。    举例来说，当我们做一个癌症检测的分类器时，假设有100个样本，其中99个为正类（无癌症），一个反类（有癌症）。假设我们用一个判定结果永远是正面的模型来进...
准确率、精准率和召回率的理解
L.Z.的博客
09-29 7万+
            我们在在分类任务时，经常会对模型结果进行评估。评估模型好坏的指标有AUC、KS值等等。这些指标是通过预测概率进行计算的。而准确率、精准率和召回率也通过混淆矩阵计算出来的。下图是对混淆矩阵的介绍：     其中， TP：样本为正，预测结果为正； FP：样本为负，预测结果为正； TN：样本为负，预测结果为负； FN：样本为正，预测结果为负。 准确率、精准率和...
评价指标对比：准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、IOU、Kappa系数
Ethan的博客
06-24 5万+
在人工智能算法中，算法实现，训练模型完成后，为了判定算法的好坏，需要对训练的模型进行评价，而评价的指标主要有以下几种：准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、IOU、Kappa系数，下面分别进行讲解 1 场景假设 假如某班有女生20人,男生80人,共计100人.目标是找出所有女生,某人（分类器）挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的把30个男生也当...
准确率（Accuracy）、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、AUC、ROC的理解
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飘过的春风
05-09 10万+
一、准确率、精确率、召回率和 F 值 是选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先： (1)若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(True Negative TN) (3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive FP) (4)若一个实例是正类，但...
召回率与精确率的理解
weixin_52646021的博客
08-21 4050
召回率与精确率
准确率（Precision）、召回率（Recall）以及综合评价指标（F1-Measure ）
weixin_33859665的博客
09-18 570
在信息检索和自然语言处理中经常会使用这些参数，下面简单介绍如下： 准确率与召回率（Precision & Recall） 我们先看下面这张图来加深对概念的理解，然后再具体分析。其中，用P代表Precision，R代表Recall 一般来说，Precision 就是检索出来的条目中（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 ...
精确率和召回率python
02-20
### 如何在 Python 中计算和优化机器学习中的精确率和召回率 #### 计算精确率和召回率 为了评估分类模型的效果，除了准确率之外，还需要关注精确率和召回率。这两个度量能够更细致地反映模型的表现。 精确率衡量的是预测为正类的结果中有多少是真的正类；而召回率则表示所有真实正类中被正确识别的比例[^1]。 ```python from sklearn.metrics import precision_score, recall_score import numpy as np # 假设 y_true 是真实的标签列表，y_pred 是对应的预测结果 y_true = [0, 1, 1, 0, 1] y_pred = [0, 1, 0, 0, 1] precision = precision_score(y_true, y_pred) recall = recall_score(y_true, y_pred) print(f'Precision: {precision}') print(f'Recall: {recall}') ``` 这段代码展示了如何利用 `sklearn` 库来快速获取给定数据集上的精确率和召回率得分。 #### 优化精确率和召回率 由于精确率和召回率之间存在权衡关系，在某些应用场景下可能需要优先提升其中一个指标，而在其他场景下又希望能够找到两者的最佳平衡点——即最大化F1分数[^2]。 一种常见的做法是在调整决策边界时观察不同阈值下的性能变化： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=42) model = LogisticRegression() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) probs = model.predict_proba(X_test)[:, 1] thresholds = np.arange(0.0, 1.0, 0.05) precisions = [] recalls = [] for threshold in thresholds: preds = (probs >= threshold).astype('int') precisions.append(precision_score(y_test, preds)) recalls.append(recall_score(y_test, preds)) best_f1_index = np.argmax([2 * p * r / (p + r) for p, r in zip(precisions, recalls)]) optimal_threshold = thresholds[best_f1_index] print(f"Optimal Threshold: {optimal_threshold}") ``` 通过遍历不同的概率阈值并记录相应的精确率和召回率，最终选取使得F1分数最大的那个作为最优阈值[^3]。
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