二元分类中精确度precision和召回率recall的理解

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#数据 #二元分类 #评价标准

本文介绍了二元分类问题中的两个关键评估指标：精确度和召回率。精确度是指分类器正确预测为正的样本占所有预测为正的样本比例；召回率则是指分类器正确预测为正的样本占所有实际为正的样本比例。通过具体例子说明了这两个指标的计算方法。

精确度（precision） 是二元分类问题中一个常用的指标。二元分类问题中的目标类
别只有两个可能的取值， 而不是多个取值，其中一个类代表正，另一类代表负，精确度就
是被标记为“正”而且确实是“正”的样本占所有标记为“正”的样本的比例。和精确度
一起出现的还有另一个指标召回率（recall）。召回率是被分类器标记为“正”的所有样本
与所有本来就是“正”的样本的比率。

比如，假设数据集有 50 个样本，其中 20 个为正。分类器将 50 个样本中的 10 个标记为
“正”，在这 10 个被标记为“正”的样本中，只有 4 个确实是“正”（也就是 4 个分类正
确）， 所以这里的精确度为 4/10=0.4，召回率为 4/20=0.2。

【机器学习】准确率、精确度、召回率和 F1 定义
gongdiwudu的专栏
07-02 9659
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。
混淆矩阵与多分类混淆矩阵概念详解及其应用求 Precision F1-Score Recall
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-21 2624
混淆矩阵，顾名思义，是一个由数字组成的矩阵，它告诉我们模型在哪些地方会出现混淆。它是分类模型预测性能的类别分布，也就是说，混淆矩阵是将预测结果映射到数据所属原始类别的一种有组织的方式。这也意味着，只有在已知输出分布的情况下，即在监督学习框架中，才能使用混淆矩阵。混淆矩阵不仅可以计算分类器的准确度（无论是全局准确度还是分类准确度），还有助于计算开发人员通常用来评估模型的其他重要指标。
resnet二分类/recall_precision评价
10-30
resnet二分类/recall_precision评价. 数据读取，处理，batch生成等功能
二类分类问题中的精确率(precision)与召回率(recall)
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[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
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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...
分类器的性能指标，混淆矩阵，Accuracy与recall等
02-13
用于计算一个分类器的性能指标和混淆矩阵，指标有accuracy,error,precision,recall,F1等。直接调用函数，写入预测结果和实际结果即可。
二分类相关评估指标（召回率、准确率，精确率，F度量，AUC和ROC）
frogbar的博客
10-05 1万+
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分类模型评估：混淆矩阵、准确率、召回率、ROC
Laurence的技术博客
02-13 4457
在二分类问题中，混淆矩阵被用来度量模型的准确率。因为在二分类问题中单一样本的预测结果只有Yes or No，即：真或者假两种结果，所以全体样本的经二分类模型处理后，处理结果不外乎四种情况，每种情况都有一个专门称谓，如果用一个2行2列表格描述，得到的就是“混淆矩阵”。其中，假阳性（FP）又被称为“Type 1 Error”，假阴性（FN）又被称为“Type 2 Error”。在所有“预测为真”（TP+FP）的数据中，有多少是“真得预测对了”（TP）的? 这个百分比叫“准确率”（Precision）在所有“实际
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2020重新做人的博客
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精度检验方法（之二分类）
lwbCUMT的博客
07-14 1547
1
详解分类指标Precision，Recall，F1-Score
酒酿小圆子呀～
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机器学习之常用的分类模型评价指标
AndyJ的学习之旅
07-22 1548
1.1 精确率和召回率 精确率和召回率主要用于二分类问题（从其公式推导也可看出），结合混淆矩阵有： 精确率P和召回率R的定义为： 上述计算公式中的Positive与Negative是预测标签，True与false代表预测正误； 要注意，精确率和召回率是二分类指标，不适用多分类，由此得到P-R曲线以及ROC曲线均是二分类评估指标（因为其横纵轴指标均为二分类混淆矩阵计算得到），而准确率适用于多分类评估。（可以将多分类问题转换为二分类问题进行求解，将关注的类化为一类，其他所有类化为一类） 理想情况下，精确率和
机器学习之常见的分类模型评估指标
weixin_59049646的博客
04-15 1010
在视觉上，一个好的模型在ROC图上的表现通常是偏左上角的，而在PR曲线中则是偏右上角的。因此，ROC曲线越靠近坐标的左上角越好。从上图不难发现，precision与Recall的折中(trade off)，曲线越靠近右上角性能越好，曲线下的面积叫AP分数，能在一定程度上反应模型的精确率和召回率都很高的比例。F1（计算公式略）当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1（光滑的情况下），此时的F1对于P-R曲线就好象AUC对于ROC一样。
二分类指标Precision、Recall、Accuracy、F score、TPR、FPR、MCC
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二分类的precision、recall、acc
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ACC F1
二分类中的precision，recall，F1值计算(举例)
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buchidanhuang的博客
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  二分类中的混淆矩阵中有以下4种标记： 预测(列)/label(行) 正样本 负样本 正样本 TP(真正例) FN(假反例) 负样本 FP(假正例) TN(真反例)   TP(真正例) :将正样本预测为正样本   FN(假反例)：将正样本预测为负样本   FP(假正例)：将负样本预测为正样本   TN(真反例):将负样本预测为负样本   说明：后面的字母表示预测结果，前一...
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二分类问题评价指标评价指标准确率精确率召回率F1值ROCAUC 评价指标 二分类问题评价指标的相关整理，持续更新。 评价指标是针对同样的数据，输入不同的算法，或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 二类分类问题常用的评价指标是精准度（precision）、召回率（recall）、F1值 通常以关注的类为正类，其他类为负类，混淆矩阵表示如下： TP—将正类预测为正类数 ...
精确度和召回率、F1
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02-28
### 精确度、召回率和F1分数的概念及计算 #### 定义与解释 精确度是指分类器做出的正向预测中有多少是实际正确的。具体来说，这是通过混淆矩阵中的真实阳性除以所有被预测为阳性的实例总数得出的比例[^2]。 召回率衡量的是所有实际为正类别的样本中，成功识别出来的比例。换句话说，这表示真正例数占所有实际正类的数量之比。 F1分数则是精确度和召回率之间的调和平均值，提供了一个综合评估指标，尤其适用于类别不平衡的数据集情况下的性能评价[^3]。 #### 计算公式 对于二元分类问题： - **Precision (P)**: \( P = \frac{TP}{TP + FP} \) 其中 TP 表示真阳性(True Positive)，FP 表示假阳性(False Positive)[^2]。 - **Recall (R)** 或者也称为灵敏度(Sensitivity): \( R = \frac{TP}{TP + FN} \) 这里 FN 是指假阴性(False Negative) 的数量。 - **F1 Score**: \( F1 = 2 * (\frac{PR}{P + R}) \) 此表达式反映了精确度和召回率之间的一种平衡关系。 ```python from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score def evaluate_metrics(y_true, y_pred): """ Calculate Precision, Recall and F1-Score. Parameters: y_true : array-like of shape (n_samples,) True target values or labels. y_pred : array-like of shape (n_samples,) Predicted targets returned by classifier. Returns: tuple containing precision, recall, and f1-score scores. """ p = precision_score(y_true, y_pred) r = recall_score(y_true, y_pred) f1 = f1_score(y_true, y_pred) return p, r, f1 ```
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