准确率 召回率 F1-Measure 是个什么东西？

最新推荐文章于 2023-06-30 11:00:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WantFlyDaCheng/article/details/91126191
本文详细解释了信息检索和统计学分类领域的关键指标：准确率和召回率。通过实例说明了如何计算这两个指标，并介绍了它们在机器学习预测结果评估中的应用。

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

https://blog.youkuaiyun.com/HXG2006/article/details/79649154
准确率和召回率是用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用于评价结果的质量，在机器学习中对于数据进行预测的过程中，同样的使用这些指标来评价预测的结果的质量。

准确率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的所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。
1. 正确率 = 正确识别的个体总数 / 识别出的个体总数
2. 召回率 = 正确识别的个体总数 / 测试集中存在的个体总数
3. F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值）

例子

在这里插入图片描述

https://www.cnblogs.com/en-heng/p/6626210.html

结合这个例子和概念，应该就懂了

电商推荐系统评估指标：准确率召回率F1值
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准确率、精确率、召回率、F1（F-Measure）都是什么？
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