精确率(Precision)、召回率(Recall)与F1值

最新推荐文章于 2025-04-01 20:54:19 发布
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衡量二分类器的评价指标除准确率外，还有精确率、召回率和 F1 值。精确率指预测为正的样本中真正正样本的比例，召回率指样本中正例被正确预测的比例，F1 值用于调和二者，P 与 R 高时，F1 值也高。

衡量二分类器的评价指标除了准确率（Accuracy）外，还有精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1 值等。

精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是

Precision

而召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。

Recall

一般在垃圾邮件识别的领域比较关注精确率，而在医疗等领域比较关注召回率。

此外 F1 值常用来调和二者，即


P 与 R 高时，F1 值也会高。

图片来自知乎用户 Charles Xiao

转自[(https://www.jianshu.com/p/1ff25054930b)
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### 精确率、召回率和F1值的定义与计算 #### 精确率 (Precision) 精确率衡量的是模型预测为正类的结果中有多少是真正的正类。其公式如下： \[ \text{Precision} = \frac{\text{True Positives (TP)}}{\text{True Positives (TP)} + \text{False Positives (FP)}} \] 其中，`True Positives (TP)` 表示实际为正类且被正确预测为正类的数量，`False Positives (FP)` 表示实际为负类却被错误预测为正类的数量[^3]。 #### 召回率 (Recall) 召回率衡量的是所有实际为正类的数据中，有多少比例被成功识别出来。其公式如下： \[ \text{Recall} = \frac{\text{True Positives (TP)}}{\text{True Positives (TP)} + \text{False Negatives (FN)}} \] 这里 `False Negatives (FN)` 是指实际为正类但却被错误预测为负类的数量[^3]。 #### F1值 (F1 Score) F1值是精确率和召回率的调和平均数，用于综合评估两者之间的平衡情况。它的计算公式为： \[ \text{F1 Value} = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} \] F1值取值范围在0到1之间，数值越高说明模型在这两个指标上的表现越佳[^1]。 以下是实现这些公式的Python代码示例： ```python def calculate_precision(tp, fp): """ 计算精确率 """ try: precision = tp / (tp + fp) except ZeroDivisionError: precision = 0 return precision def calculate_recall(tp, fn): """ 计算召回率 """ try: recall = tp / (tp + fn) except ZeroDivisionError: recall = 0 return recall def calculate_f1(precision, recall): """ 计算F1值 """ try: f1_value = 2 * ((precision * recall) / (precision + recall)) except ZeroDivisionError: f1_value = 0 return f1_value # 示例数据 true_positives = 90 false_positives = 10 false_negatives = 5 # 调用函数并打印结果 precision_result = calculate_precision(true_positives, false_positives) recall_result = calculate_recall(true_positives, false_negatives) f1_score_result = calculate_f1(precision_result, recall_result) print(f"Precision: {precision_result:.2f}") print(f"Recall: {recall_result:.2f}") print(f"F1-Score: {f1_score_result:.2f}") ```
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