深度学习中评估指标：准确率Accuracy、召回率Recall、精确率Precision、特异度（真阴性率）和误报率、灵敏度（真阳性率）和漏报率、F1、PR、ROC、AUC、Dice系数、IOU

最新推荐文章于 2025-04-08 17:31:16 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-08 17:31:16 发布 · 2w 阅读 · 128 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #机器学习 #人工智能 #评分算法 #网络

最低0.47元/天 解锁文章
深度学习分类任务中的准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，
chumingqian的博客
01-05 6352
其中关于 TP, TN;FP, FN 的解释；其中;注意，此时这里的正样本代表的 是 预测属于某一类别的样本；负样本则代表预测不属于某一类别的样本。举例说来部分仓库， 与此不一致，列代表真实值，行代表预测值，需要阅读代码的时候，通过查看文档确定；
混淆矩阵、准确率、召回率、漏报率、误报率、F1分数
qq_29983883的博客
06-10 3753
比如在样本集中，正样本有90个，负样本有10个，样本是严重的不均衡。因为在二分类问题中单一样本的预测结果只有Yes or No，即：真或者假两种结果，所以全体样本的经二分类模型处理后，处理结果不外乎四种情况，每种情况都有一个专门称谓，如果用一个2行2列表格描述，得到的就是“混淆矩阵”，反映分类器或者模型正确预测负样本纯度的能力，减少将正样本预测为负样本，即正样本被预测为负样本占总的正样本的比例。反映分类器或者模型正确预测正样本纯度的能力，减少将负样本预测为正样本，即负样本被预测为正样本占总的负样本的比例。
目标检测 — 评价指标
dbsggal90047018的博客
05-22 3838
　　评价指标： 　　准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。 1、准确率 （Accuracy） 　　分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确（分类）率 =...
机器学习 | 准确率、召回率、精准率、特异度傻傻分不清？ROC曲线怎么看？一篇文章帮你搞定
Huiwen18的博客
04-27 2万+
提高召回率是为了少漏报；提高精准率是为了少错报。ROC曲线纵轴为真正率，横轴为假正率
深度学习中准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率、F1-Score、AP&mAP、ROC曲线、AUC、MAE、MAPE、MSE、RMSE、R-Squared等指标的解释说明
yueguang8的博客
03-20 1万+
在深度学习学习中，有许多常用的评估指标用于衡量模型的性能。下面是一些常见的指标及其定义和说明。关键名字解释：TP表示真正例（True Positive），即模型正确预测为正例的样本数量；TN表示真负例（True Negative），即模型正确预测为负例的样本数量；FP表示假正例（False Positive），即模型错误地将负例预测为正例的样本数量；FN表示假负例（False Negative），即模型错误地将正例预测为负例的样本数量。
【深度学习基础】准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
云端筑梦师
03-20 1万+
这里主要解释的是前四个 先给出百度百科定义 召回率(Recall Rate,也叫查全率)是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； 精度是检索出的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(Recall)和精度(Precise)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。 F-measure应该是精准率和...
【机器学习—评估指标】混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC
weixin_51375278的博客
12-30 6161
机器学习评价指标是衡量模型性能的关键工具。本文介绍了常见指标及其计算方法：1.混淆矩阵展示分类预测结果分布，包含TP、TN、FP、FN四个基础指标；2.准确率反映整体预测正确率；3.精确率关注预测正例的准确性；4.召回率衡量正例检出能力；5.F1分数综合平衡精确率和召回率；6.ROC曲线通过TPR与FPR的权衡关系评估模型性能，AUC值量化区分能力。文章详细说明了各指标的定义、计算公式、适用场景及局限性，并通过Python代码示例演示了具体实现方法，特别对ROC曲线和AUC的计算原理进行了深入解析。
机器学习中准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率、F1-Score、AP&mAP、AUC、MAE、MAPE、MSE、RMSE、R-Squared等指标的定义和说明
liveshow021_jxb的博客
12-26 3万+
在机器学习和深度学习用于异常检测（Anomaly detection）、电子商务（E-commerce）、信息检索（Information retrieval, IR）等领域任务（Task）中，有很多的指标来判断机器学习和深度学习效果的好坏。这些指标有相互权衡的，有相互背向的，所以往往需要根据实际的任务和场景来选择衡量指标。本篇博文对这些指标进行一个梳理。
机器学习的评价指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线等
Never-Giveup的博客
09-14 1万+
在介绍指标前必须先了解“混淆矩阵”： 混淆矩阵 True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数 True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数 False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error) False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报 (Type II error) 1、准确...
诊断实验评估指标-灵敏度（sensitivity）特异度（specificity）准确度（accuracy）
weixin_34248118的博客
01-27 1万+
在临床上经常会用到诊断试验的手段，用于疾病诊断、病人随访或疗效监测等。判断某一诊断试验的结果是否真实、可靠，是否具有实用性，从而确定合理的医疗决策。 一项诊断试验需要具备能正确的鉴别患病和未患病的能力，以反映患病实际情况的准确程度，这其中涉及到几个重要概念：灵敏度（sensitivity）、特异度（specificity）、准确度（accuracy）、阳性预测值以及阴性预测值。 ...
一分钟看懂深度学习中的准确率（Accuracy）、精度（Precision）、召回率（Recall）和 mAP
程序猿视角
11-23 4万+
1. 真假阳性阴性 我们查体的时候，经常会听说检测结果呈”真阳性“、”假阴性“等说法。 其中”真“、"假"说的是检查结果的对错。”真“意味着检测结果是正确的，"假"意味着检测结果是错误的。 ”阳性“、"阴性"说的是这次的检查结果。阳性，意味检测出了预定的目标。阴性，意味着没查出预定的目标。 一共四种组合： 检测结果 英文术语 含义 真阳性 true positive 正确地检测到阳性结果：即检测结果正确，并且结果呈现阳性 假阳性 false positive 错误地检测到阳性结果：即
【机器学习】分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率、敏感度、特异度
热门推荐
自由 平等~忠诚 奉献
01-19 7万+
本文转自 http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/ 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更
【详细解释深度学习图像分类&检测评价指标】准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、mAP等(一文搞懂，建议收藏)
cqy阳的博客
01-24 1万+
【详细解释深度学习图像分类&检测评价指标】准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、mAP等(一文搞懂，建议收藏)
分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别
weixin_34392843的博客
10-11 6879
http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html 一、引言 　　分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy...
分类性能度量指标：准确性(AC)、敏感性(SE)、特异性(SP)、F1评分、ROC曲线、PR(Precision-Recall)曲线、AUC曲线，混淆曲线
据说大佬都喜欢黑色！
09-27 3万+
一：比较容易理解的比喻 原文：敏感性和特异性 以糖尿病人的筛查为例。第一个钟形代表正常人，第二个钟形代表糖尿病人。理想中，如果正常人和糖尿病人的血糖范围完全没有重合就好了。这样我就把标准定在中间那个最低点。低于此点的，就是正常人；高于此点的，就是糖尿病人。多好！可惜，现实中，是这样的：由于人人都是任性的小公举，所以正常人的血糖范围和糖尿病人的血糖范围有一部分是重叠的。那么应该把标准画在哪里比较好呢...
机器学习分类任务性能指标全解析：从混淆矩阵到Kappa值（准确率、灵敏度（召回率）、特异度、精确率、F1-Score）
最新发布
当我把这件事情做出来的时候，我想要的东西就已经拿到了
04-08 1656
选择合适的评估指标需结合具体业务需求。建议同时分析多个指标，并通过调整分类阈值优化模型表现。
机器学习的准确率和召回率,灵敏度和特异度
qq_60152842的博客
07-03 1262
FP - False, Positive，即实际为负判断为负。FN - False, Negative，即实际为负判断为正。TP - True, Positive，即实际为正判断为正。TN - True, Negative，即实际为正判断为负。精准率：在所有被预测为正的样本中实际为正样本的概率，召回率：在所有实际为正的样本中预测为正样本的概率，特异度：在所有判断为负的样本中实际为正样本的概率。召回率 = TP/ (TP+FN)精准率 = TP/(TP+FP）特异度 = TN/(FP+TN)
深度学习常用评价指标（Accuracy、Recall、Precision、HR、F1 score、MAP、MRR、NDCG）——推荐系统
记录知识，学习分享
04-11 1万+
1、准确率(Accuracy) 定义： 公式： 优缺点： 2、精确率(Precision) 3、召回率(Recall) 4、命中率(Hits Ratio) 5、平均精度均值(Mean average precision) 6、平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank) 7、归一化折损累计增益(Normalized Discounted Cumulative Gain) ...
深度学习准确率快速下降_【深度学习理论】一文搞透梯度下降Gradient descent
weixin_39688035的博客
01-16 468
前言 为什么会有这篇文章？梯度下降，是每个入门DL/ML的童鞋避不开的一个坎～，说其是深度学习中的底层原理，也一点不为过，所谓底层原理，就是：你不把它搞懂，也不影响你学习深度学习，不影响你跑模型,开个玩笑：）不过，虽然是底层原理，也就是个披着狼皮的羊，很容易搞定的～ 本文的主要内容：1.什么是梯度下降？ ——用简单的叙述让你了解梯度下降，以及其和损失函数、深度学习的关系；2.梯度下降...
多分类如何根据混淆矩阵算出准确率，精确率，召回率和特异度
03-30
### 基于混淆矩阵计算准确率、精确率、召回率和特异度 #### 定义与背景 混淆矩阵是一种用于描述分类模型性能的工具，尤其适用于监督学习中的分类问题。对于二分类问题，混淆矩阵通常由四个核心部分组成：真正类...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值