总体准确率(overall accuracy)、平均准确率(average accuracy)的含义

最新推荐文章于 2025-04-21 15:33:44 发布
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#机器学习 #算法 #python

本文探讨了总体准确率与平均准确度这两个评价指标的差异。总体准确率关注的是所有预测中正确预测的比例，而平均准确度则是各分类准确度的平均值，更注重分类间的平衡。在多分类任务中，理解这些差异对于评估模型性能至关重要。

参考文章：
what is the difference between overall accuracy and average accuracy?

平均准确度

  • 每个类别的每个准确度的平均值，即： 预 测 的 每 个 类 别 的 准 确 度 之 和 类 别 数 量 \frac{预测的每个类别的准确度之和}{类别数量} 类别数量预测的每个类别的准确度之和​

总体准确率

  • 正 确 预 测 的 项 目 数 要 预 测 的 项 目 总 数 \frac{正确预测的项目数}{要预测的项目总数} 要预测的项目总数正确预测的项目数​
【机器学习|评价指标2】总体准确率（Overall Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数（F1 Score）详解，附代码。
2401_89898861的博客
06-01 1545
【机器学习|评价指标2】总体准确率（Overall Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数（F1 Score）详解，附代码。
分类评价标准之average accuracy(AA)
init_bin的博客
01-01 7976
1.混淆矩阵 混淆矩阵其实就是一张表格，比如下面程序通过python sklearn 计算混淆矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"] y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat...
Overall Accuracy（OA）、Average Accuracy（AAcc）计算公式
yokon的博客
05-27 6875
因对于一个样本来说，FN+TP是固定的，那么IoU就可以变为IoU=TP/(K+FP)，那么主要相当于分析TP与FP的变化趋势。计算二分类混淆矩阵中正负两类的MIoU MIoU=(IoU(正)+IoU(负))/2 =(TP/(FN+FP+TP)+TN/(TN+FN+FP))/2。4.F1-score：此指标综合了Precision与Recall的产出的结果，取值范围从0到1的，1代表模型的输出最好，0代表模型的输出结果最差。某一类的IoU的分母为：该类所在混淆矩阵对角线的位置对应的行和列的总和。
AP和MAP
onlyforbest的博客
10-28 1955
MAP(Mean Average Precision)：单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。 MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标。系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高)，MAP就可能越高。如果系统没有返回相关文档，则准确率默认为0。 例如：假设有两个主题，主题1有4个相关网页，主题2有5个相关网页。某系统对于主题1检索出4个相关网页，其rank分别为1, 2, 4, 7；对于主题2检索出3个相关网页，其
overall accuracy 总体精度的计算
liguandong
03-05 2万+
总体精度是在分类问题上常用的指标，通常都是使用基于sk-learn的api来计算模型最终在测试数据集上的总体精度，总体精度（OA）与平均精度（AA）不同，总体精度是模型在所有测试集上预测正确的与总体数量之间的比值，平均精度是每一类预测正确的与每一类总体数量之间的比值，最终再取每一类的精度的平均值。normalize = False，这个参数表示返回正确的个数...
准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、平均正确率（Average Precision, AP），IoU
qq_38410428的博客
01-05 1万+
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。 若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类(True Postive ...
Mean Average Precision（MAP）平均精度均值
YLH9604的专栏
11-09 1万+
MAP(Mean Average Precision)：单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。 MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标。系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高)，MAP就可能越高。如果系统没有返回相关文档，则准确率默认为0。 例如：假设有两个主题，主题1有4个相关网页，主题2有5
map平均准确率_信息检索（IR）的评价指标——Precision、Recall、F1、mAP、ROC、AUC...
weixin_36393352的博客
01-17 757
在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，在学术研究和工程应用上经常出现。以上名词的中文名分别是：准确率、找回率、F1、平均正确率、ROC、AUC(ROC曲线下的面积)。在信息检索中，常用Precision、Recall、F1、mAP指标进行评价系统性能，左图就是一份可以计算mAP的曲线图。在分类和识别中，常用ROC和AUC来衡量体系性能，这也和我们常常认识的正例分对，错例分错相对应...
map平均准确率_（三十七）通俗易懂理解——模型评价指标（混淆矩阵、目标检测AP与mAP、PR曲线）...
weixin_39956022的博客
12-23 1286
这个问题困扰我挺久，一度还理解错混淆矩阵的含义，每次记住一会没多久又忘了，而目标检测的AP与mAP问题又一直模模糊糊的，今天终于比较清晰地理解了，感谢网络上各网友无私而又丰富的知识分享。混淆矩阵的定义混淆矩阵（Confusion Matrix），它的本质远没有它的名字听上去那么拉风。矩阵，可以理解为就是一张表格，混淆矩阵其实就是一张表格而已。以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型...
平均精确度（Average Precision, AP）和均值平均精确度（Mean Average Precision, mAP）的区别和联系浅析
最新发布
循环编织时间年轮，递归叩问存在本质，谁能在硅基荒原上，种出思想的玫瑰……
04-21 893
平均精确度（Average Precision, AP）和均值平均精确度（Mean Average Precision, mAP）是机器学习中用于评估模型性能的核心指标，二者的区别主要体现在“Mean”所代表的统计维度上。部分场景（如COCO挑战赛）会结合多个IoU阈值（如0.5到0.95，步长0.05）计算AP，再取均值作为最终mAP，以综合评估模型在不同定位精度下的表现。在目标检测中，若数据集包含多个类别（如COCO的80类），mAP需对每个类别的AP求均值，以评估模型整体性能。
Kappa系数和总体精度计算 Matlab实现
09-20
Kappa系数和总体精度计算 Matlab实现
class average accuracy, accuracy ,precision ,recall 机器学习基础评价标准
乱七八糟的笔记
09-29 4833
这几个评价标准非常容易弄混与想当然。认真看哈，很重要。 对于室内场景，或者是任何带类别的识别任务，都会有class average accuracy. 大家想当然的翻译成类平均识别率，就会和precision搞混。而且又因为它带一个accuracy，所以会和accuracy搞混。 precision 认准率。通俗来讲就是你认出来的，有多少人对了。举个例子，你家有一只狗，还有两瓶啤酒，两份...
overall accuracy (OA) and average accuracy (AA)
qq_17792451的博客
11-23 4085
The average accuracy is calculated as the sum of the accuracy figures in column Accuracy divided by the number of classes in the test set. The average reliability is calculated as the sum of the reliability figures in column Reliability divided by the numb
机器学习模型的一些指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、平均精度（Average precision）、mAP 和交并比（IoU）
007的博客
03-03 1万+
前段时间在看机器学习中的相关东西，其中有些术语如精确率、召回率、平均精度和交并比，于是在网上查呀，一大堆资料，看的是有些绕，感觉主要是好多中文blog和文章说的不清楚，最后查看了wiki和一篇外文结合一些中文blog算是比较清楚了。由于这些blog和文献都说的比较好也全，在此就不重复抄袭了，我把参阅的文章和blog链接一并放置在此并做些说明。 1、https://blog.csd...
【YOLO学习】召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Average_precision(AP) ），交除并（Intersection-over-Union（IoU））
热门推荐
Joe_quan的博客
01-05 10万+
在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的指标，包括Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己的理解记录一下。这一文章首先假设一个测试集，然后围绕这一测试集来介绍这几种指标的计算方式。
准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、平均正确率，IoU
wzw12315的专栏
04-15 767
准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、平均正确率（Average Precision, AP），IoU_初识-CV的博客-优快云博客_平均正确率
深度学习：混淆矩阵，准确率，top1，top5，每一类的准确率
山上有只羊M
12-10 5万+
几个概念 1）正确率（accuracy） 正确率是我们最常见的评价指标，accuracy = （TP+TN）/(P+N)，这个很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好； 2）错误率（error rate) 错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以a...
class accuracy、 instance accuracy、overall accuracy和average accuracy的区别
qq_44643484的博客
03-23 7711
class accuracy、 instance accuracy、overall accuracy、mean accuracy和average accuracy的区别
语义分割的评价指标——PA(像素准确率)、CPA(类别像素准确率)、MPA(类别平均像素准确率)、IoU(交并比)、MIoU(平均交并比)详细总结
weixin_38353277的博客
10-29 5万+
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。 1 混淆矩阵 混淆矩阵就是统计分类模型的分类结果，即
overall accuracy (OA), average accuracy (AA
09-26
overall accuracy (OA)和average accuracy (AA)都是用于评估模型分类准确性的指标。OA表示分类器在整个数据集上的准确率，即所有样本的正确分类数量占总样本数量的比例。AA是所有类别准确率的平均值，即每个类别正确...
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