机器学习评价指标

最新推荐文章于 2024-09-12 12:23:23 发布
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分类专栏： Deep Learning Machine Learning 文章标签： 机器学习 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashan1604/article/details/119178103
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。

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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 2295
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
sklearn评分函数roc_auc_score和f1_score中参数average的说明
hxhabcd123的博客
02-26 2984
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。
模型调优-提升分数
xiaomifanhxx的博客
09-26 1091
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 1974
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...
【机器学习评价指标 准确率 召回率 F1-score F2-score】
qq_41554955的博客
10-05 2337
机器学习评价指标
机器学习之结果评价指标
03-25 738
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。
机器学习评估指标-学习篇
qq_38925911的博客
09-12 1568
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 2113
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【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
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【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
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deephub
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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
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imsuhxz的博客
08-13 2785
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...
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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
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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...
f1 score 代码_机器学习中的F1-score
weixin_39796868的博客
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一、什么是F1-scoreF1分数(F1-score)是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。此外还有F2分数和F0.5分数。F1分数认为召回率和精确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精确率的一半。计算公式为：G分数是另一种统一精确...
机器学习 F1-Score, recall, precision
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机器学习中的评价指标（也称为评估指标或性能度量）是用来衡量模型预测结果与实际标签之间的准确性和一致性。它们帮助我们了解模型在特定任务上的性能好坏。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，表示实际为正类中被正确识别的比例，即 TP / (TP + FN)，适用于关注发现所有正例的重要性，如癌症检测。 3. **F1分数 (F1 Score)**：综合了精确率和召回率，是两者加权平均的结果，计算公式为 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。它对于类别不平衡的数据集特别有用。 4. **AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve)**：主要用于二分类问题，衡量的是模型区分正负样本的能力，曲线下面积越大，说明模型性能越好。 5. **均方误差 (Mean Squared Error, MSE)**：用于回归问题，计算预测值与真实值之间差的平方的平均数，数值越小表示模型拟合得越好。 6. **交叉验证得分 (Cross-validation Score)**：通过将数据分为训练集和验证集多次，计算得到的一组平均分数，防止过拟合和偶然性影响。 7. **Log Loss**：用于衡量概率预测的准确性，常用于评估二分类问题的模型性能。 选择哪种评价指标取决于具体的任务需求，比如平衡错误类型、对异常值的容忍度以及业务目标等。
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