机器学习：性能度量指标之查准率和查全率

最新推荐文章于 2025-07-16 21:42:45 发布
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#机器学习 #性能度量指标

本文介绍了机器学习中衡量模型性能的重要指标——查准率和查全率，以及它们在数据偏斜时的重要性。查准率关注正确分类中的真阳性比例，查全率关注召回真实阳性的能力。两者之间存在矛盾，提高一方可能导致另一方下降。F1分数用于平衡查准率和查全率，不同场景下可以调整对查准率/查全率的偏好。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

    在很多实际应用中，我们知道仅仅关心正确分类的结果是不够的，并且，在数据偏斜比较严重的情况下，模型准确率可能具有相当程度的误导性，我们也需要知道数据被错误分类的情况，以确认为此需要承担的分类错误的代价。（False Positive假阳性和False Negative假阴性，这两种情况）

查准率（Precision精度）：用于描述所有被正确分类的样本中真阳性的比值。

查全率（Recall召回率）：真阳性样本的数量与样本集中所包含的全部阳性样本的比值。

                                     分类结果混淆矩阵

 

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每天五分钟机器学习：评估指标之查准率和召回率
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10-28 399
偏斜类问题可以看作是数据不平衡的问题，偏斜类情况表现为训练集中有非常多的同一种类的实例，只有很少其他类的实例，这个就是偏斜类问题，那么这种问题会对我们的算法的误差值度量造成什么影响呢？以上就是查准率和召回率的计算方式，对于我们刚才那个总是预测病人肿瘤为良性的非学习算法，其查全率是 0（真阳性个数为0），所以那个算法我们可以通过查全率这个数值评估确定不是一个好的算法。
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机器学习性能度量-----查全率和查准率
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机器学习--查准率和查全率
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机器学习--查准率和查全率
机器学习中Precision（查准率）和Recall（查全率）
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qq_74234591的博客
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机器学习：查准率(Precision)和查全率(Recall)
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Zhang_hongchao的博客
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机器学习：查准率和查全率
HS_huaishi的博客
03-11 1554
查准率(准确率 Precision)和查全率(召回率 Recall) 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真 正确否定（True Negative,TN）：预测为假，实际为假 错误肯定（False Positive,FP）：预测为真，实际为假 错误否定（False Negative,FN）：预测为假，实际为真 查准率=TP/（TP+FP）例，在所有我们预测有恶性肿瘤的病人中，成功预测有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。 查全率=TP/（TP+FN）例，在所有实际上有恶性肿瘤的
机器学习---查准率与查全率(precision and recall)
brave_stone的博客
06-07 3189
转载自 https://www.cnblogs.com/zle1992/p/6689136.html结合周志华的机器学习理解　　假设要识别照片中的狗的，在一些照片中，包含12只狗的照片和一些猫的照片。算法识别出有8只狗。在确定的8只狗中，5只实际上是狗（真阳性TP），而其余的是猫（假阳性FP）。该程序的精度为5/8，而其召回率为5/12。 Predicted  Actual狗(+)猫(-) 狗(+...
机器学习：算法性能度量之查准率与查全率
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机器学习随笔二--查准率和查全率
jimei2011的博客
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在机器学习中，有几个评价指标，今天专门来介绍一下。之前的学习中主要是看模型，学算法，突然有一天发现，机器学习中的一些基本概念还是有点模糊，导致不知道如何综合评价模型的好坏。 这篇文章主要介绍如下几个知识点： 介绍 正样本 ： 属于某一个类别（真值）的样本 负样本 ： 不属于某一个类别的样本 个人理解，正负样本是相对的，取决于机器学习算法开发者。 我们想计算一下模型的准确率， 不就是拿 (我们模型猜对的数据个数) / (所有的的数据个数) 即 ：（TP + TN） / (ALL) 当然了， 我们希望
机器学习之查准率、查全率与F1
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定义： 查准率是指在所有被分类为正类别的样本中，有多少比例的样本实际上是正类别的。应用场景： 当我们关心的是确保被模型预测为正类别的样本确实是正类别时，例如在医学诊断中，确保模型预测为患有某种疾病的患者确实患有该疾病。定义： 查全率是指在所有实际正类别的样本中，有多少比例的样本被模型成功地预测为了正类别。应用场景： 当我们关心的是确保所有真实正类别的样本都被模型找出来时，例如在安全检查中，确保所有危险品都被检测出来。查准率表示在所有被模型预测为正类别的样本中，有多少比例的样本实际上是正类别的。
机器学习#5查准率，查全率
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什么是查准率，查全率？ 设查准率P与查全率R分别定义了为： P=TP/（TP+FP），R=TP/(TP+FN) 在查全率R和查准率P这两个变量之间，他们之间的差异由 FP（假正例）和FN（假反例）来决定 在图表中可以明确看出 不同点：查准率P 是在 真+假 的集合中来判定，查全率R 是在 真+真 的集合中来判定（只用真实情况为参考依据） 相同点：查准率p 和 查全率R ...
机器学习中的查准率和查全率，看这一张图片内容就够了
qq_43312617的博客
04-28 1521
机器学习
机器学习——ROC、AUC、查准率、查全率、F1
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09-23 792
错误率：有多少比例的西瓜被判断错误；查准率（precision）：算法挑出来的西瓜中有多少比例是好西瓜；查全率（recall）：所有的好西瓜中有多少比例被算法跳了出来。继续按照上述前提，对于二分类问题，我们根据真实类别与算法预测类别会有下面四个名词：在写下面四个名词前，需要给一些关于T（true）、F（false）、P（positive）、N（negative）的解释：P表示算法预测这个样本为1（好西瓜）、N表示算法预测这个样本为0（坏西瓜）；
查全率和查准率
Zvane技术Blog
04-15 8569
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偏斜类别误差度量：理解查准率与查全率在机器学习中的重要性
为了更准确地评估模型性能，引入了查准率（Precision）和查全率（Recall）这两个指标。查准率是指预测为正类（如恶性肿瘤）的样本中，真正为正类的比例，它表示的是预测出的阳性结果中有多少是真正的阳性。查全率则...
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