精准率，召回率，auc

原创 已于 2024-01-23 17:43:58 修改 · 1k 阅读 · 4 ·
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#机器学习

于 2021-02-18 16:13:48 首次发布

1. 混淆矩阵

   真实情况                          预测结果
        正例                反例
      正例      TP(真正例)          FN(假反例)
      反例      FP(假正例)
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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
模型评价指标----准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
m0_37737957的博客
08-28 1682
1、精确率（Precision）与召回率（Recall） 2、Precision-recall 曲线、F1-score与准确率（accuracy） 3、ROC、AUC 4、Per-Region-Overlap（PRO）
精确率与召回率
qq_31139389的博客
08-04 8866
分类问题的评估指标 1.分类评估方法 1.1 精确率与召回率 1.1.1 混淆举证 在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类) TP：True Positives， 表示实际为正例且被分类器判定为正例的样本数 FP：False Positives， 表示实际为负例且被分类器判定为正例的样本数 FN：False Negatives， 表示实际为正例但被分类器判定为负例的样本数 TN：True
精确率、准确率、召回率
lihe的博客
11-18 1万+
TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确，且判为了正，即正的预测为正的。 FN: False Negative 把正的错判为负的数目 False Negative,判断错误，且判为了负，即把正的判为了负的 FP: False Positive 把负的错判为正的数目 False Positive, 判断错误，且判为了正，即把负的判为了正的 TN: True Negative 把负的判为负的数目 True Negative,判断正确，且判为了负，即把负的判为
机器学习模型评估的重要指标：精确率、召回率、F1Score
GwentBoy的博客
01-26 2万+
精准率、召回率分类准确度混淆矩阵精准率&召回率为什么精准率召回率优于准确率 分类准确度 在聊精准率、召回率之前，一般我们会看模型预测的准确率，即所有预测正确样本数/样本总数。 但分类准确度不能完全衡量模型好坏。 比如一个癌症预测系统，输入体征信息，判断是否有癌症。如果癌症在人类身上发生的概率为0.1%，那模型只要都判断没有癌症，即可达到99.9%的准确率。 如果去训练机器学习模型，但是最后准确率有99%，但其实这个模型还是失败的，即使这个模型什么都不做，完全输出无癌症，依然能有99.9%的准确率。
[机器学习] 二分类模型评估指标---精确率Precision、召回率Recall、ROC|AUC
摩登都市天空---专栏
12-13 2万+
目录 为什么要评估模型? 怎么检验和评估模型? 评估指标 (Evaluation Matrics)是什么? 错误率,精度,误差的基本概念: 分类器评估指标 混淆矩阵 1. 准确率P、召回率R、F1 值 2. ROC与AUC ROC 计算例子 1. 分析数据 2. 针对score，将数据排序 3. 将截断点依次取为score值 为什么要评估模型? 一句话,想找到最有效的模...
机器学习指标：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
大鹏的专栏
10-19 1658
还是拿之前的例子，总样本中，90% 是正样本，10% 是负样本。这里，TPR 只关注 90% 正样本中有多少是被真正覆盖的，而与那 10% 毫无关系，同理，FPR 只关注 10% 负样本中有多少是被错误覆盖的，也与那 90% 毫无关系，所以可以看出：如果我们从实际表现的各个结果角度出发，就可以避免样本不平衡的问题了，这也是为什么选用 TPR 和 FPR 作为 ROC/AUC 的指标的原因。举个简单的例子，比如在一个总样本中，正样本占 90%，负样本占 10%，样本是严重不平衡的。这样不利于模型的学习。
8、精准率 - 召回率曲线与AUC：不平衡分类问题中的评估利器
最新发布
linux6sysadmin的博客
08-13 36
本文深入探讨了在不平衡分类问题中，精准率-召回率曲线（PR曲线）及其AUC作为评估模型性能的重要指标。与传统的ROC曲线和ROC AUC相比，PR曲线更聚焦于少数类样本的表现，在高度倾斜的数据集中提供了更可靠的评估结果。文章通过代码示例展示了如何在Python中绘制PR曲线并计算PR AUC，同时比较了不同评估指标在平衡与不平衡数据集下的表现。此外，还强调了阈值选择对模型预测结果的重要性，并提供了实际应用建议，帮助读者更好地处理不平衡分类问题。
精确率（Precision）和召回率（Recall）
Datalhy的博客
06-13 1002
模型好坏只需要精确率不需要召回率？
机器学习 | 评估原理——准确率、精确率、召回率、F1值
ttrr27的博客
07-30 4427
Hi，大家好，我是半亩花海。接着上次的模型评估与交叉验证继续更新《白话机器学习的数学》这本书的学习笔记，在此分享精确率、召回率、F1值相关评估原理。本章的基于已建立的模型进行评估知识的学习，欢迎大家交流学习！
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
准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）
热门推荐
Cheese_pop的博客
10-13 6万+
整理了知乎上的前两个回答，https://www.zhihu.com/question/19645541 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就是检索出来的条目（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
机器学习 | 准确率、召回率、精准率、特异度傻傻分不清？ROC曲线怎么看？一篇文章帮你搞定
Huiwen18的博客
04-27 2万+
提高召回率是为了少漏报；提高精准率是为了少错报。ROC曲线纵轴为真正率，横轴为假正率
深入理解与运用机器学习评估指标：准确率、召回率、F1分数与AUC-ROC曲线
qq_51320133的博客
04-02 4592
在机器学习领域，选择合适的模型评估指标对于模型性能的公正评价至关重要。特别是在监督学习问题中，如分类任务，我们需要借助一系列量化指标来衡量模型对训练样本的学习效果以及在未知数据上的泛化能力。本文将深入探讨四种常用的评估指标：准确率、召回率、F1分数以及AUC-ROC曲线，并分析它们在不同应用场景下的优势与局限性。准确率是最直观也最常被提及的评估指标之一。它衡量的是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
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 6594
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。
精准率和召回率
m0_69648014的博客
06-05 574
预测为正类的样本中，实际为正类的比例。聚焦于预测结果的准确性。
精确率、召回率、准确率
weixin_44070509的博客
08-16 612
1、精确率、召回率、准确率 TP：正类预测为正类 FN：正------>负 FP：负------>正 TN：负------>负 精确率：P=TPTP+FPP=\frac{TP}{TP+FP}P=TP+FPTP​，表示预测为正的样本中有多少是真正的正样本； 召回率：R=TPTP+FNR=\frac{TP}{TP+FN}R=TP+FNTP​，表示样本中的正类有多少被预测正确了； 准确率：R=TP+TNTP+FN+FP+TNR=\frac{TP+TN}{TP+FN+FP+TN}R=TP+FN+F
ROC/AUC、准确率、精确率、召回率、F1值
gqrblnp的博客
10-27 563
ROC/AUC、准确率、精确率、召回率、F1值
Precision (精确率) 和 Recall (召回率)
weixin_51976215的博客
04-08 1万+
Precision (精确率) 和 Recall (召回率) 是机器学习中的两个重要指标，用于评估分类模型的性能。精确率指预测为正的样本中真正为正的样本占比，召回率指真正为正的样本中被正确地预测为正的样本占比。其中，TP 表示真正为正的样本预测为正，FP 表示真正为负的样本预测为正，FN 表示真正为正的样本预测为负。通常情况下，精确率和召回率是相互矛盾的，提高精确率会降低召回率，反之亦然。
准确率，召回率F1 曲线
02-24
为了绘制 Precision-Recall (P-R) 曲线，在不同阈值下计算一系列的精准率和召回率点，并将这些点连成一条曲线。随着阈值的变化，曲线上每一点都对应着特定条件下的模型表现： ```python from sklearn.metrics ...
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