深度学习中的几个错误率和准确率

本文深入解析深度学习中常见的评估指标,包括正确率、错误率、灵敏度、特异性、精度和召回率,帮助读者理解这些概念并掌握如何评估分类器的性能。

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背景:
这段时间搞深度学习,经常被几个错误率和准确率的概念搞懵,今天打算总结下来:

TP(True Positive): 真实为0,预测也为0
FN(False Negative): 真实为0,预测为1
FP(False Positive): 真实为1,预测为0
TN(True Negative): 真实为1,预测也为1

1)正确率(accuracy)
正确率是我们最常见的评价指标,accuracy = (TP+TN)/(P+N),这个很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好;

2)错误率(error rate)
错误率则与正确率相反,描述被分类器错分的比例,error rate = (FP+FN)/(P+N),对某一个实例来说,分对与分错是互斥事件,所以accuracy =1 - error rate;

3)灵敏度(sensitive)
sensitive = TP/P,表示的是所有正例中被分对的比例,衡量了分类器对正例的识别能力;

4)特效度(specificity)
specificity = TN/N,表示的是所有负例中被分对的比例,衡量了分类器对负例的识别能力;

5)精度(precision)
精度是精确性的度量,表示被分为正例的示例中实际为正例的比例,precision=TP/(TP+FP);

6)召回率(recall)
召回率是覆盖面的度量,度量有多个正例被分为正例,recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive,可以看到召回率与灵敏度是一样的。

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