浅谈模型evaluation易混淆的概念:精确率 vs 召回率

前言

曾在游戏世界挥洒创意,也曾在前端和后端的浪潮间穿梭,如今,而立的我仰望AI的璀璨星空,心潮澎湃,步履不停!愿你我皆乘风破浪,逐梦星辰!

从数学角度来说,精确度(Precision)召回率(Recall)有明确的公式,它们反映了分类模型的不同性能方面。我们来详细定义并从数学上区分这两个指标。

1. 精确度(Precision)

精确度衡量的是模型预测为正类的样本中,实际正确的比例。也就是,预测为正类的样本中,有多少是真的正类

公式:

Precision = TP / (TP + FP)
  • TP(True Positives):真正例,模型正确预测为正类的样本数。
  • FP(False Positives):假正例,模型错误地预测为正类的样本数。

含义: 精确度高意味着,预测为正类的样本中,绝大部分确实是正类。

2. 召回率(Recall)

召回率衡量的是实际正类样本中,有多少被模型正确预测为正类。也就是,所有真实的正类样本中,模型能够识别出多少

公式:

Recall = TP / (TP + FN)
  • TP(True Positives):真正例,模型正确预测为正类的样本数。
  • FN(False Negatives):假负例,模型错误地预测为负类的样本数。

含义: 召回率高意味着,模型能尽可能地找出所有的正类样本,即没有漏掉正类样本。

举个例子:

假设我们有一个任务来识别“有问题的回答”(假设问题是判断是否正确回答了问题)。我们手头有一个测试集,包含100个样本,其中50个样本的答案是正确的(正类),另外50个是错误的(负类)。

模型预测的结果是:

  • 40个样本被正确预测为正类(TP)。
  • 10个正确的样本被错误预测为负类(FN)。
  • 5个错误的样本被错误预测为正类(FP)。
  • 45个错误的样本被正确预测为负类(TN)。

根据上述预测结果,我们可以计算精确度召回率

  • 精确度

    Precision = TP / (TP + FP) = 40 / (40 + 5) = 40 / 45 = 0.8889 ≈ 89%

    这表示模型预测为正类的样本中,有约89%是正确的。
  • 召回率

    Recall = TP / (TP + FN) = 40 / (40 + 10) = 40 / 50 = 0.8 = 80%

    这表示模型识别出所有正类样本的80%。

总结:

  • 精确度(Precision)关注的是模型预测为正类的样本中,多少是正确的,主要关注假正例(FP)
  • 召回率(Recall)关注的是所有真实的正类样本中,模型找到了多少,主要关注假负例(FN)

精确度和召回率通常是相互平衡的,高精确度可能会导致低召回率,反之亦然。这也是为什么在实际应用中,F1 分数(精确度和召回率的调和平均)常常被用作综合衡量的指标。

额外补充:

F1分数是精确度(Precision)和召回率(Recall)的调和平均,它试图在两者之间找到一个平衡点。F1分数尤其适用于那些精确度和召回率不可兼得的情况,因此它可以综合评估模型在分类任务中的表现。

1. F1分数的定义

F1分数通过以下公式计算:

F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)
2. 为什么使用F1分数?

在某些任务中,单独使用精确度或召回率可能无法全面反映模型的性能,尤其是当这两个指标互相矛盾时。比如:

  • 如果你优化精确度,可能会牺牲召回率,导致很多正类样本没有被识别出来(假负例)。
  • 如果你优化召回率,可能会得到很多假正例(即预测为正类的样本实际上是负类),从而降低精确度。

F1分数的作用就是在精确度和召回率之间寻找一个权衡。它通过调和这两个指标来给出一个综合评估,因此适用于类别不平衡的任务,特别是在假负例或假正例具有较大影响的场景中。

3. F1分数的性质
  • F1分数的取值范围:F1分数的值在0到1之间,1表示完美的分类效果,0表示完全糟糕的分类效果。
    • F1 = 1:表示精确度和召回率都完美,模型没有任何错误。
    • F1 = 0:表示模型的精确度和召回率至少有一个是0,模型的分类效果很差。
  • 对不平衡类别敏感:在类别不平衡的情况下(例如正类样本远少于负类样本),F1分数比单独使用精确度或召回率更为合适,因为它对类的不平衡问题进行了综合考虑。

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