机器学习笔记~F-score beta衡量precision和recall之间重要性

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#f-score #beta #precision #recall

本文深入解析了F-Score这一衡量机器学习模型性能的关键指标。详细阐述了当beta参数变化时，F-Score如何平衡召回率（recall）和精确率（precision），以及在不同场景下如何选择合适的beta值来优化模型评估。
机器学习笔记 - IOU、mAP、ROC、AUC、准确率、召回率、F分数
学以致用 知行合一
03-25 5833
mAP（mean Average Precision）是目标检测中度量识别精度的指标。多个类别目标检测中，每一个类别都可以根据查全率和查准率绘制P-R曲线，横坐标为查全率，纵坐标为查准率。AP就是该曲线下的面积，mAP是多个类别AP的平均值。计算公式如下式中，Q表示目标检测的类别集合；AveP（q）是计算类别下目标的平均准确率。计算mAP时使用联合交集（IoU）。mAP计算过程1、对于每个预测，IoU 是针对图像中的每个地面实况框计算的。
机器学习-深度学习-自学笔记
要旅游的每一天的博客
04-19 725
别怕深度学习，这玩意就是已经商业化了！一旦商业化就是代表不需要太多学习成本就可以实现功能！所以说现在难只不过是自己基础太低，低到不行！所以不担心研究生做的很多的事情也就是调参！调参很玄学的事情！很靠经验的！调参需要很长时间，现在好像都可以丢给计算机去调参的！
性能评估 5 fbeta_score Fβ值
xllzuibangla的博客
05-26 1003
1、定义 Fβ值 F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。 2、代码 y_true=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0] y_pred=[0,0,1,1,0,0,0,0,0,0] print('Accuracy Score:',accuracy_score(y_true,y_pred,normalize=True)) print('Precision Score:',precision_score(y_true,y_pred)) prin..
f_β score
weixin_41391619的博客
04-10 358
【评估指标】Fβ-score
藓类少女的博客
09-10 841
Fβ-score 是一种综合考量精确率（precision）和召回率（recall）的分类评估指标。
【机器学习算法面试题】二.精确率Precision和召回率Recall的权衡。
计算机科研杂货铺
01-28 1428
目录一、TP / FN / FP / TN二、精确率Precision三、召回率Recall四、F1值(F1 score) 一、TP / FN / FP / TN 预测问题会有下列4种情况：TP / FN / FP / TN 第一个字母（True/False）表示你的预测值是否正确，第二个字母（Positive/Negative）表示你的预测的结果是什么。通常，以关注的类作为“正类”，其他类为负类。在垃圾邮件检测中，“垃圾邮件”是正类，则“正常邮件”是负类。 TP——True，Positive：预测正确&a
机器学习小组知识点19：贝塔分布（Beta Distribution）
Eric2016_Lv的博客
11-23 2771
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机器学习与数据挖掘笔记
m0_59467663的博客
06-16 2119
什么是机器学习?“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。为什么研究机器学习？设计更好的计算系统认知科学（Cognitive Science）时机已成熟机器学习三要素-大数据、算法、计算资源机器学习的分类监督学习（Supervised Learning）: 在这种类型的机器学习中，算法从标记的训练数据中学习，然后用学到的知识来预测新的、未标记的数据。例如，可以通过已知的房价数据来训练一个模型，然后用这个模型来预测新房子的价格。
机器学习笔记三——模型评估与选择2——性能度量(分类问题）
weixin_45666566的博客
06-09 3178
适用于分类问题中的性能度量1、错误率和精度2、查准率，查全率，F13、ROC 与 AUC 对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量 （performance measure）。 性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果。这意味着模型的‘好坏’是相对的，什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。 在预测任务中，给定数据集 D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,
机器学习笔记
kaku812814843的博客
05-03 3631
机器学习（machine learning）：用已有的数据训练某种模型，利用模型预测未来 Python机器学习库官网https://scikit-learn.org/stable/ 机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习 有监督的机器学习：回归、分类 无监督的机器学习：聚类、降维 numpy数学计算框架 scipy物理计算框架 pandas数据分析框架 matplotlib...
为什么β＞1 时 F-score中召回率越重要
qq_22498427的博客
11-18 875
模型训练中根据precision 和 recall计算F-score进而全面考虑准确率和召回率。 如果认为 准确率和召回率同等重要，就让β = 1，这就是F-1 score 如果认为召回率更重要，就设定 β > 1。如果认为精确率更重要，就设定 β < 1 这是因为，当 β 趋近于正无穷时，F-Score趋近于Recall rate；而当 β 趋近于 0 时，F-Score趋近于 Precision。 ...
机器学习系统的设计与评估：查准率、召回率、F1Score【吴恩达机器学习（11）】
verse_armour的博客
09-20 513
学习算法的评估
fbeta_socre使用
xdg15294969271的博客
07-20 517
fbeta_score(y_real,y_pred,beta = n) n < 1, 表示越看中精度(Presicion) n > 1, 表示越看中召回率(Recall) n = 1, 表示两者都看中
2021-12-12-机器学习评价指标总结
weixin_44719529的博客
12-12 2648
模块学习
分类模型的评估方法-F分数(F-Score)
热门推荐
saltriver的专栏
06-30 9万+
前面介绍了机器学习中分类模型的精确率(Precision)和召回率(Recall)评估指标。对于Precision和Recall，虽然从计算公式来看，并没有什么必然的相关性关系，但是，在大规模数据集合中，这2个指标往往是相互制约的。理想情况下做到两个指标都高当然最好，但一般情况下，Precision高，Recall就低，Recall高，Precision就低。所以在实际中常常需要根据具体情况做出取舍
评价指标（一）
yc星光
02-09 3298
在倾向于 Precision的分类任务场景下，常使用 F0.5 - score，或α1\alpha<1α1的其它值；在倾向于 Recall的分类任务场景下，常使用 F2 - score，或α1\alpha>1α1的其它值；在Precision 与 Recall 同等重要的分类任务场景下，常使用 F1 - score。
F1和Fβ分数
飞机的博客
02-08 8250
Fβ=(1+β²)PR/(β²P+R)Fβ的物理意义就是将准确率和召回率这两个分值合并为一个分值，在合并的过程中，召回率的权重是准确率的β倍。F1分数认为召回率和准确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是准确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是准确率的一半。P和R对应英文分别是Precision和Recall...
目标检测中的评价指标F-score AP mAP ROC/AUC的理解和使用
qq_33511693的博客
05-13 6048
文章目录IOU、precision、 recall、 accurancyPR曲线ROC曲线F-scoreAP、mAP验证指标的选择   深度学习测试模型效果的时, 经常会使用一些特定的评价指标. 根据数据集的分布情况以及使用侧重的效果可以选择不同的指标进行评价. 一般常用的评价指标有F-score、mAP、ROC/AUC. 在介绍这三种评价指标之前首先了解下准确率、召回率、精准率、IOU等指标的概念和计算方式. IOU、precision、 recall、 accurancy   Precision，准确
准确率与召回率（Precision & Recall）、F-score
maria5201314的博客
12-06 1万+
1、两个最常见的衡量指标是“准确率（precision）”（你给出的结果有多少是正确的）和“召回率（recall）”（正确的结果有多少被你给出了） 这两个通常是此消彼长的（trade off），很难兼得。很多时候用参数来控制，通过修改参数则能得出一个准确率和召回率的曲线（ROC），这条曲线与x和y轴围成的面积就是AUC（ROC Area）。AUC可以综合衡量一个预测模型的好坏，这一个指标综合了
ROC,AUC,F1-score，precision，recall
最新发布
10-23
### 概念 - **ROC（Receiver Operating Characteristic Curve）**：受试者工作特征曲线，用于描述二值分类器在不同分类阈值下，真正例率（True Positive Rate，TPR）和假正例率（False Positive Rate，FPR）之间的变化关系。ROC曲线越靠近左上角，说明分类器的性能越好 [^4]。 - **AUC（Area Under the Curve）**：ROC曲线下的面积，取值范围在 0 到 1 之间。AUC值越接近 1，表示分类器的性能越好；当 AUC 值为 0.5 时，分类器的性能等同于随机猜测 [^4]。 - **F1 - score**：是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值，用于综合衡量分类器的性能。F1 - score 的值越接近 1，说明分类器的性能越好 [^1]。 - **Precision（精确率）**：指模型预测为正类的样本中，实际为正类的样本所占的比例。精确率衡量了模型预测正类的准确性 [^1]。 - **Recall（召回率）**：也称为灵敏度（Sensitivity），指模型正确预测为正类的样本占实际正类样本的比例。召回率衡量了模型检测出真正阳性样本的能力 [^1]。 ### 计算方法 - **ROC曲线**：通过不断改变分类阈值，计算不同阈值下的 TPR 和 FPR，然后以 FPR 为横轴，TPR 为纵轴绘制曲线。 - $TPR = \frac{TP}{TP + FN}$ - $FPR = \frac{FP}{FP + TN}$ 其中，$TP$ 表示真正例，$TN$ 表示真反例，$FP$ 表示假正例，$FN$ 表示假反例。 - **AUC**：可以使用数值积分的方法计算 ROC 曲线下的面积。在实际应用中，常用梯形法则来近似计算 AUC 的值。 - **F1 - score**： \[F1 - score = \frac{2 \times Precision \times Recall}{Precision + Recall}\] - **Precision**： \[Precision = \frac{TP}{TP + FP}\] - **Recall**： \[Recall = \frac{TP}{TP + FN}\] ### 应用 - **ROC 和 AUC**：常用于评价二值分类器的性能，尤其在样本不平衡的情况下，AUC 能够更客观地反映分类器的性能。例如，在医学诊断中，用于评估疾病检测模型的性能；在信息检索中，用于评估搜索引擎的检索效果 [^1][^4]。 - **F1 - score**：当需要同时考虑精确率和召回率时，F1 - score 是一个很好的综合指标。例如，在文本分类、图像分类等任务中，F1 - score 可以用于评估分类器的性能 [^1]。 - **Precision 和 Recall**：在不同的应用场景中，对精确率和召回率的侧重点不同。例如，在垃圾邮件过滤中，更注重精确率，以避免将正常邮件误判为垃圾邮件；而在疾病检测中，更注重召回率，以确保尽可能多地检测出患病患者 [^1]。 ```python from sklearn.metrics import roc_curve, auc, precision_score, recall_score, f1_score import numpy as np # 示例真实标签和预测概率 y_true = np.array([0, 0, 1, 1]) y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) # 计算 ROC 曲线和 AUC fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 计算精确率、召回率和 F1 - score y_pred = np.round(y_scores) precision = precision_score(y_true, y_pred) recall = recall_score(y_true, y_pred) f1 = f1_score(y_true, y_pred) print(f"ROC AUC: {roc_auc}") print(f"Precision: {precision}") print(f"Recall: {recall}") print(f"F1 - score: {f1}") ```
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