机器学习评价指标

最新推荐文章于 2025-10-11 11:04:39 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-11 11:04:39 发布 · 757 阅读 · 0 ·
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：

#机器学习 #深度学习

本文深入浅出地解释了精确率、召回率和F1值在人工智能和机器学习中的作用。精确率关注预测正例中的正确比例，而召回率则衡量真正正例被正确预测的比例。在人脸识别或嫌疑人抓捕场景中，查全率（召回率）和查准率（精确率）各有侧重。F1值作为综合指标，在保持召回率不变时提高精确率，或在保持精确率不变时提升召回率，会使得F1值增大。了解这些指标对于优化模型性能至关重要。

精确率，召回率，F1值的通俗解释

查准率：预测的正例中，正确的（真正的）正例的比例
查全率：正真的正例中，被正确预测的比例
人脸识别抓嫌疑人

查全率高：宁可错杀一万，不可放过一个

查准率高：宁可错杀，也不能不杀

Recall不变时，Precision越大，1/Precision越小，从而F1越大。

Precision不变时，Recall越大，1/Recall越小，从而F1越大。

[机器学习] 第二章 模型评估与选择 1.ROC、AUC、Precision、Recall、F1_score
心宝的博客
04-09 2509
1.非均衡分类问题 类别分类代价不等 例如：垃圾邮件过滤中，我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件。 还有在癌症检测中，宁愿误判也不漏判。 此时分类错误率的度量不充分 所以，在分类中，当某个类别的重要性高于其他类别时，可以使用Precison和Recall多个比分类错误率更好的新指标。 条件阳性（P） 数据中真实阳性病例的数量 条件否（N） 数据中实际否定案例的数量 Precision（查准率）： 预测为正例的样本中真正正例的比例。 eg: 99正 1负 预测 1正√ 99负 TP/(TP
机器学习之结果评价指标
03-25 838
在机器学习中，结果评价指标是用来评估模型性能和预测结果的重要指标，可以帮助我们了解模型的准确性、稳定性和泛化能力。
sklearn评分函数roc_auc_score和f1_score中参数average的说明
hxhabcd123的博客
02-26 3086
本文记录在python第三方库sklearn的两个评分函数 sklearn.metrics.roc_auc_score（计算AUC） 和 sklearn.metrics.f1_score（计算F1）中的参数“average”的几种方式。
Python数据分类模型训练指南：手把手教你提升模型F1分数20%以上
最新发布
simcode的专栏
10-11 380
掌握Python数据分类模型训练技巧，轻松提升F1分数20%以上。涵盖特征工程、模型调优与交叉验证等核心方法，适用于金融风控、用户画像等场景。手把手教学，实战代码解析，值得收藏。
模型调优-提升分数
xiaomifanhxx的博客
09-26 1192
超参数调优 神经网络最常用的设置有：1)初始学习率；2)学习率衰减方式(例如一个衰减常量)；3)正则化强度(L2惩罚，随机失活强度) 除了这三种常用设置：还有很多相对不那么敏感的超参数，在AdaGrad中，对于动力及其时间表的设置等，也需要去设置。 实现：训练过程是很长的，我们在训练过程中，要对每个epoch后的验证集进行监控，然后在文档中记录验证集的损失以及acc，来判断问题，进而，我们可...
如何处理数据不平衡问题？
科技匠心的博客
03-04 2037
0 引言 我们在处理实际业务时，经常会遇到训练数据中不同类别样本比例差距过大的情况。例如银行贷款业务欺诈问题，我们要清楚银行贷款业务主要识别的就是具有一定风险的贷款客户，而实际样本中，大多数都是及时偿还的正样本，只有少数是未偿还的负样本，如果我们不做任何预处理，模型很可能因为正样本数量多，而把很多风险客户识别成正常客户，造成损失。所以首先要明确具体业务的根本要求。下面是我总结的解决办法，有什么问题...
关系抽取--CASREL
weixin_42223207的博客
04-17 8268
关系抽取–CASREL 关系抽取是自然语言处理中的一个基本任务。关系抽取通常用三元组(subject, relation, object)表示。解决关系抽取的思路有两种： （1）已知两个实体subject和object，采用分类模型得到实体间的关系 （2）抽取实体，预测实体间可能存在的关系。 ...
机器学习评价指标之决策曲线
07-16 1333
决策曲线是一种用于评估和比较不同分类模型性能的工具，它可以帮助研究人员和数据分析者理解模型在不同阈值设置下的收益和风险。
机器学习评估指标-学习篇
qq_38925911的博客
09-12 1667
模型评估是机器学习和人工智能领域中的一个关键环节，它旨在对训练好的模型进行性能评估，以了解模型在未见过的新数据上的表现。模型评估的目的通过评估，确定模型在给定任务上的准确度、可靠性、泛化能力等指标。发现模型在特定类型数据或情境中的弱点，如过拟合、欠拟合或偏差。提供关于如何调整模型参数、优化数据处理方法的具体见解。评估结果是迭代开发过程中不可或缺的部分，帮助开发者在每个阶段优化模型。评估模型在现实世界复杂和不可预测数据上的表现，确保模型能够有效工作。样本集划分。
kaggle蛋白质比赛分析
远方
03-26 2183
一、数据准备 蛋白质数据比赛采用了kaggle官网提供的数据集，以及额外的人类蛋白质图谱网站的数据集：https://www.proteinatlas.org/ 二、数据增强 数据增强目的： 增加训练的数据量，提高模型的泛化能力。即使拥有大量数据，也需要采用数据增强的方法来提高模型泛化能力。 增加噪声数据，提升模型的鲁棒性。 三、损失函数 采用gamma为2的FocalLoss 四、训练参数 ...
【概念+实例】一文搞懂机器学习中的准确率、精确率、召回率、F1分数
hahaha_1112的博客
11-03 3421
【概念+实例】一文搞懂机器学习、深度学习中的准确率、精确率、召回率、F1分数
为机器学习模型设置最佳阈值：0.5是二元分类的最佳阈值吗
deephub
12-06 9010
对于二元分类，分类器输出一个实值分数，然后通过对该值进行阈值的区分产生二元的相应。例如，逻辑回归输出一个概率(一个介于0.0和1.0之间的值);得分等于或高于0.5的观察结果产生正输出(许多其他模型默认使用0.5阈值)。但是使用默认的0.5阈值是不理想的。在本文中，我将展示如何从二元分类器中选择最佳阈值。本文将使用Ploomber并行执行我们的实验，并使用sklearn-evaluation生成图。这里以训练逻辑回归为例。假设我们正在开发一个内容审核系统，模型标记包含有害内容的帖子(图片、视频等);然后，人
【深度学习笔记】F1-Score
热门推荐
NJU phd 在读。
12-19 3万+
F1-Score又称为平衡F分数（balanced F Score），他被定义为精准率和召回率的调和平均数。 F1-Score指标综合了Precision与Recall的产出的结果。F1-Score的取值范围从0到1的，1代表模型的输出最好，0代表模型的输出结果最差。 更一般的，我们定义Fβ分数为 除了F1分数之外，F2分数和F0.5分数在统计学中也得到大量的应用。其中，F2分数中，召回率的权...
【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1
忽逢桃林的博客
07-22 8391
基本概念 首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true positive。预测是正确的正样本 FP:false positive。预测是错误的正样本 TN：true negative。预测是正确的负样本 FP:false positive。预测是错误的负样本 通常我们会做出这样的一个混淆矩阵： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rc8E9gBl-1595353574343)(http:/
【转】一些因素对F1值的影响
imsuhxz的博客
08-13 2848
截自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27590277/article/details/88374695 https://blog.youkuaiyun.com/qq_27590277/article/details/88367082 一些因素对F1值的影响 如果还没了解F1值的话，这里有我之前写的通俗易懂的文章 详谈P(查准率)，R(查全率)，F1值 通过控制变量法，对以下...
总是记不住的精度，回召率和F1 Score
qq_42935201的博客
08-24 867
总是记不住的三个衡量分类效果的概念，今天理解了，并且记录一下我此刻的理解，以便日后复习。
机器学习中精准度、召回率、准确率、F1 Score、G分数计算学习笔记
崔洪振367
11-19 5333
目录 1、基本符号表示 2、类别下的精准度计算（precision） 3、类别下的召回率计算（recall） 4、准确率的计算（accuracy） 5、F1 Score 6、G分数 1、基本符号表示 TP （true positive）：预测结果正确，将本类事物预测为本类标签； FP（false positive）：预测错误，比如，将非本类事物预测为本类标签。 FN（false negative）：预测错误，比如，将本类事物预测为其他...
机器学习评价指标bal
12-16
常见的机器学习评价指标有： 1. **精确率 (Precision)**：指预测为正类中真正为正的比例，即 TP / (TP + FP)，适用于关注减少误报的情况，如垃圾邮件过滤。 2. **召回率 (Recall or Sensitivity)**：又称查准率，...
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