准确率，正确率，召回率，F1

最新推荐文章于 2024-08-13 20:34:17 发布
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分类专栏： 自然语言处理(NLP)
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SZU_Hadooper/article/details/104825146
博客围绕准确率、正确率、召回率和F1展开，但具体内容缺失。这些指标在信息技术领域常用于评估模型性能等方面，对数据分析、机器学习等有重要意义。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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模型评估指标：准确率召回率与F1值
AI天才研究院
05-01 1466
1. 背景介绍 在机器学习领域，构建模型只是第一步，评估模型的性能则是至关重要的一环。模型评估指标能够帮助我们量化模型的优劣，并指导模型的改进方向。在众多的评估指标中，准确率、召回率和F1值是最为常见的三个指标，它们分别从不同的角度衡量模型的性能。 1.1 分类问题的评估指标 准确率
推荐算法的准确率、精准度、召回率、F1值
LDC，公众号【轻松学编程】
05-18 968
推荐算法的准确率、精准度、召回率、F1值
BERT模型的评估指标：深入了解预训练模型的性能衡量
AI天才研究院
01-09 2031
1.背景介绍 自从2018年Google发布的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型以来，预训练模型在自然语言处理(NLP)领域的应用已经得到了广泛的关注和采用。BERT模型的核心思想是通过双向编码器来学习句子中词汇之间的上下文关系，从而更好地理解语言的结构和语义。 然而，在实际应用中，评估和衡量预训练模型...
[每日一氵] BERT下游二分类任务精确率P约为0.5，召回率R约为1的问题
先说一下，就简单地写点儿氵文，不是博客，只是我的笔记本/工具书
12-21 1228
怎么能把上边儿这个玩意儿关了啊??? 这样行不？？ 好吧不行 昨天训练BERT玩儿，跑了一下test，结果精确率约为0.5，召回率约为1，？？？？？？ 这BERT这么吊的吗？？？ 召回率率基本上为1??? 后来想了一下，大概就是把所有的样本预测为正类了，而TEST集中正负样本为1:1，所以召回率为1，准确率为0.5 诶，这不是训练过的样本吗？？怎么会全预测为1呢？ 哦，原来是我训练完了，忘了从服务器上down下来了… hai 这样就正常多了 在此感谢另一位队友，感谢老铁的帮助！！！ ...
BERT论文解读及情感分类实战
学习笔记
04-09 1691
本文将先介绍架构和技术细节，然后介绍一个使用IMDB数据集情感分类的实战。IMDB数据集分为25000条训练集和25000条测试集，是情感分类中的经典公开数据集使用BERT模型进行情感分类，测试集准确率达到93%
毕业设计-基于领域BERT模型的服务文本分类系统
Hai_Lang_IT的博客
03-15 1812
毕业设计-基于领域BERT模型的服务文本分类系统：随着SOA架构的不断发展，网络平台中的服 务数量出现爆炸式增长，服务管理的难度也日益增 大，服务分类是服务管理的重要方法。通过对服务 进行分类管理，可以快速依据服务类别实现服务检 索和服务发现，从而保证面向服务架构中服务的高效利用。其 中，服务文本分类是服务分类的实现方法之一，由于 服务描述文本具有丰富的语义信息，且易于编辑和 提取，服务文本分类目前已经成为服务分类领域的 研究热点。 目前，服务文本分类方法可以分为基于特征工 程的方法和基于深度学习的方法。基
Bert踩坑总结—————分类准确率过低
weixin_38527856的博客
09-17 1万+
使用bert进行文本分类，主要踩的坑有： 数据格式，看自己写的类中如何提取标签和文本 fine-tuning的配置，除了指定文件路径外，可以调整学习率为万分之一到十万分之一之间 fine-tuning中train.sh看是哪个模型保存了，要在predict.sh中引用 如果运行结果多次不变，就删除eval_output中的模型，重新跑一次 数据集一定要Shuffle！！！！这是我调试ber...
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 6092
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。
电商推荐系统评估指标：准确率召回率F1值
AI天才研究院
04-26 893
1. 背景介绍 在电子商务领域,推荐系统扮演着至关重要的角色。它们通过分析用户的浏览记录、购买历史和其他行为数据,为用户推荐感兴趣的商品或服务。有效的推荐系统不仅能够提高用户体验,还可以增加销售额和用户粘性。然而,评估推荐系统的性能并非一件易事,需要使用适当的指标来衡量其准确性和效率。 在本文中,我们将重点探讨三个常用的评估指标:准确率
准确率、召回率、f1指标计算的区别
stephen147的博客
08-08 1097
准确率是模型正确预测的样本占总样本的比例。
BERT分类提升准确率
weixin_43923133的博客
09-17 2707
在bert最后一层添加一层rnn会使分类效果更好 下面代码基于bert4keras: 例： model = build_transformer_model( self.config_path, None if is_predict else self.checkpoint_path, with_mlm=False, keep_tokens=self.data_deal.keep_tokens )
BERT踩坑实录
卡布达
11-20 1368
最近用到bert模型做中文文本分类，记录一下踩的坑： 1、数据不平衡 由于数据量太少，而且极度不平衡，导致模型把所有数据都判为正例或负例，导致多次试验结果的正确率不变，精确率要不和正确率一样，要不就是0，召回率是1或者是0。 2、shuffle数据，shuffle数据，shuffle数据 刚开始直接用THUCnews数据跑模型，结果在验证集上的正确率为0，后来把数据打乱之后，正确率可以达到19%，...
【技术分享】BERT系列（三）-- BERT在阅读理解与问答上应用
qq_42933419的博客
11-08 1923
本文原作者：梁源，经授权后发布。 原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1465005 机器阅读理解和问答是自然语言处理领域的一个火热主题。该任务旨在让机器像人类一样阅读理解。前面两篇文章对BERT的官方源码以及在序列标注上的应用进行了介绍，本篇文章将介绍如何利用BERT来解决阅读理解与问答问题。 1. 阅读理解与问答简介 ...
图解BERT模型
qq_38343151的博客
02-04 9641
1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务。煮个栗子，BERT模型训练文本语...
当Bert遇上Keras：这可能是Bert最简单的打开姿势
Paper weekly
06-20 8707
作者丨苏剑林研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fmBert 是什么，估计也不用笔者来诸多介绍了。虽然笔者不是很喜欢Bert，但不得不说，Bert 确实在 N...
BERT解读 —— 基础概念
Rainbow
12-09 6118
dropout：防止过拟合 典型的神经网络训练流程：将输入通过网络正向传导，而后将误差进行反向传播。Dropout针对这一过程，随机地删除隐藏层的部分单元。 训练中，对于神经网络单元，按照一定的概率（若dropout=0.5，即以50%的概率移除，停止工作）暂时从网络中随机丢弃。训练中，对于神经网络单元，按照一定的概率暂时从网络中随机丢弃。 步骤： 3.1. 随机删除网络中的一些隐藏神经元，保持...
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
热门推荐
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
精确率与召回率
子衿_青青的博客
02-19 999
转自：https://www.zhihu.com/question/19645541/answer/91694636 纠正下，精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的，题主问的应该是精确率与召回率之间的差别。 一.定义辨析 刚开始接触这两个概念的时候总搞混，时间一长就记不清了。 实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的，它
准确率、精确率、召回率和F-score
Joseph__Lagrange的博客
06-05 3万+
文章目录一、TP、FP、FN和TN二、 准确率(accuracy)、精确率（precision）、召回率（Recall）、F-score三、各个指标意义和优缺点 一、TP、FP、FN和TN 举例来说，用血压值来检测一个人是否有高血压，测出的血压值是连续的实数（从0~200都有可能），以收缩压140／舒张压90为阈值，阈值以上便诊断为有高血压，阈值未满者诊断为无高血压。二元分类模型的个案预测有四种结...
准确率,精确率,召回率，F1
最新发布
01-17
### 准确率、精确率、召回率和F1分数的概念 #### 准确率 (Accuracy) 准确率是指分类器预测正确的样本占总样本的比例。对于二分类问题，其定义如下： \[ \text{Accuracy} = \frac{\text{TP} + \text{TN}}{\text{TP} + \text{FP} + \text{FN} + \text{TN}} \] 其中 TP 表示真正类(True Positive)，TN 表示真负类(True Negative)，FP 表示假正类(False Positive)，FN 表示假负类(False Negative)[^1]。 #### 精确率 (Precision) 精确率衡量的是预测为正类的实例中有多少是真正的正类。具体来说， \[ \text{Precision} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FP}} \] 这反映了当模型给出某个类别标签时，该标签有多大可能是真实的[^3]。 #### 召回率 (Recall) 召回率关注的是所有真实属于某类别的数据中被正确识别出来的比例, \[ \text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}} \] 即在所有的实际阳性案例里有多少被成功检测出来了。 #### F1分数 (F1 Score) 为了综合考量精确率与召回率之间的关系,F1分数提供了一个调和平均数来评价两者间的平衡: \[ \text{F1 score}=\frac{(2*\text{precision}*\text{recall})}{(\text{precision}+\text{recall})} \] 如果其中一个较低，则会显著影响最终得分；因此它是一个很好的单一数值用来表示系统的整体性能[^2]。 ```python def calculate_metrics(tp, fp, fn, tn): accuracy = (tp + tn) / (tp + fp + fn + tn) precision = tp / (tp + fp) if (tp + fp) != 0 else 0 recall = tp / (tp + fn) if (tp + fn) != 0 else 0 f1_score = (2 * precision * recall) / (precision + recall) if (precision + recall) != 0 else 0 return { 'accuracy': round(accuracy, 4), 'precision': round(precision, 4), 'recall': round(recall, 4), 'f1_score': round(f1_score, 4) } ```
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