机器学习算法的常用评价指标

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#算法 #机器学习

本文介绍了机器学习中常用的评价指标，如查全率、查准率和F1分数，并通过实例对比了两个目标图像识别算法的性能。算法1在F1分数上优于算法2，表明算法1在识别男生时具有更高的精度和召回率。

机器学习算法的常用评价指标

一、常用评价指标的介绍

1、TP、TN、FP、FN介绍

在这里插入图片描述

TP:被正确诊断为患病的病人

TN:被正确诊断为健康的健康人

FP:被错误诊断为患病的健康人

FN:被错误诊断为健康的病人

2、查全率Recall、查准率Precision

在这里插入图片描述

查全率Recall是第一行 = TP/(TP+FN)

查准率Precision是第一列 = TP/(TP+FP)

样本总数=TP+FP+TN+FN

为了更好的度量一个模型的好坏，通常需要综合考虑差准率和查全率——F1度量

F 1 = 2 P R P + R = 2 T P 样 本 总 数 + T P − T N F1=\frac{2PR}{P+R}=\frac{2TP}{样本总数+TP-TN} F1=P+R2PR​=

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