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 2025-05-13 14:05:57 发布
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分类专栏： 数据结构/算法 文章标签： 深度学习 机器学习 人工智能 评分算法 网络
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准确率（Accuracy）

精确率（Precision，查准率）

召回率（Recall=TPR）

Precision-Recall曲线

F值（F-Measure，综合评价指标）

特异度TNR（真阴性率、specificity）

误报率（FPR、假阳性率）

灵敏度TPR（真阳性率、sensitivity）

漏报率（假阴性率、FNR）

ROC和AUC

Dice系数和IOU

                                       预测

1

0

实际情况

1

真阳性 (TP)

假阴性 (FN)

 Recall=\frac{TP}{TP+FN}

FNR=\frac{FN}{TP+FN} = 1- Recall(sensitivity)

0

假阳性(FP)

真阴性 (TN)

specificity(TNR)=\frac{TN}{FP+TN}

FPR=\frac{FP}{FP+TN} = 1- specificity

Precision=\frac{TP}{TP+FP}

漏报率=

 Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}

True Positives, TP（真阳性）：预测为正样本，实际为正样本
False Positives,FP（假阳性）：预测为正样本&#x

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【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 9882
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...
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 6084
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；
深度解读机器学习中的混淆矩阵和性能指标
最新发布
weixin_42593701的博客
05-13 330
本文深入探讨了机器学习中分类模型性能评估的核心工具——混淆矩阵，以及基于此的其他重要性能指标如精确度、召回率和特异性。通过实例和图形，我们解释了这些指标如何帮助我们更好地理解模型预测的真实情况，以及在存在类别不平衡时如何处理。特别地，我们还讨论了ROC曲线如何展现召回率与特异性之间的权衡，并指导我们寻找最佳分类点。
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。
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。 ...
【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
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 5615
机器学习里面ROC和AUC的全面理解
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...
如何通俗理解准确率、精确率、召回率、F1score、AUC、ROC
An_oak的博客
08-13 6049
本文我会用最通俗的语言帮助大家快速理解并记住准确率、精确率、召回率、F1score，AUC、ROC以及特异度。这些指标其实乍一看能知道都是什么，但是一用起来记不住定义。
【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 6835
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...
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
机器学习的准确率和召回率,灵敏度和特异度
qq_60152842的博客
07-03 1216
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
01-16 440
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...
深度学习指标：准确率acc，精确率precision，召回率recall，f1-score的通俗解释
qq_33328642的博客
11-04 2万+
TP: 将正类预测为正类数 FN: 将正类预测为负类数 FP: 将负类预测为正类数 TN: 将负类预测为负类数 准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 精确率(precision) = TP/(TP+FP) 召回率(recall) = TP/(TP+FN) f-score = 精确率 * 召回率 * 2 / (精确率 + 召回率) 举个例子 最近正好做 男女儿童的分类，举个具体的例子解释一下： 假设 儿童5w, 识别成儿童的有4w， 识别成other
机器学习分类问题指标理解——准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AUC面积
Michael的博客
03-18 1万+
简单理解分类问题的7项模型评估指标：准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AUC面积
深度学习性能评价指标
05-13
### 深度学习中的性能评估指标 #### 准确率 (Accuracy) 准确率是指预测正确的样本数占总样本数的比例。尽管它是最直观的评价标准之一，但在类别不平衡的情况下可能具有误导性。例如，在二分类问题中，如果正类占比很小，则即使模型总是预测负类也可能获得较高的准确率[^1]。 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score y_true = [0, 1, 0, 1] y_pred = [0, 1, 1, 1] accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy}') ``` #### 召回率 (Recall) 召回率衡量的是实际为正类的样本中有多少被正确识别出来。对于某些应用领域（如医疗诊断），高召回率尤为重要，因为漏检可能会带来严重后果[^2]。 #### 精确率 (Precision) 精确率关注于模型预测为正类的结果中有多少确实是正类。在信息检索等领域，通常更注重精确率以减少无关项的数量[^2]。 #### F1分数 (F1 Score) 当需要权衡精确率和召回率时，常采用F1分数作为综合考量的标准。它是这两个指标调和平均值的一种形式[^1]。 ```python from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support([0, 1, 1], [1, 0, 1], average='binary') print(f'Precision: {precision}, Recall: {recall}, F1-Score: {f1}') ``` #### 特异度 (Specificity) 和误报率 (False Positive Rate) 特异性表示真实负例中被判别为负例的比例；而误报率则是指实际上属于负类却被错误地标记成正类的概率。两者互为补集关系[^2]。 #### AUC-ROC 曲线下的面积 (AUC) 通过计算接收者操作特性曲线(AUROC)下面围成区域大小得到该数值，用于反映分类器区分能力的好坏程度。一般来说，越接近于1表明效果越好[^2]。 #### 损失函数 (Loss Function) 损失函数定义了目标变量与估计之间差异的程度，并指导优化算法调整参数直至找到最佳解。常见的有交叉熵损失适用于概率分布建模场景下监督学习任务等情形[^未提供具体引用材料关于此部分内容，请补充相关信息以便完善说明]。
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