召回率recall精确率precision准确率accuracy一句话解释

最新推荐文章于 2025-03-24 18:38:10 发布
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分类专栏： 机器学习
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准确率（accuracy）：在总样本（全部正样本和负样本）中，预测正确的正样本和负样本的比例。

 

召回率 (Recall)：在所有正样本中你预测对了多少（正样本有多少被找出来了，即召回了多少）。


精确率 (Precision)：你认为的正样本，有多少预测对了。

如何区分精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall）
08-08 1万+
理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall） 正样本 负样本 预测正例 TP FP 预测反例 FN TN TN，预测是负样本，预测对了 FP，预测是正样本，预测...
白话理解: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)
flyfoxs
07-27 2362
本文重点是在白话,不是数学上面的严格定义. 那首先要有一个业务场景,就好比上学,学习数据库,就要用到学生成绩. 在这,我们的业务场景就是对100个西瓜进行分类(已知生熟各半)   下面是针对上面场景,对各个术语的解释 准确率(Accuracy): 对所有西瓜分类正确的比率. 精确率(Precision): 挑出来的熟西瓜,有多少是正确的. 召回率(Recall) : 50个熟西瓜,有...
Precision（精准率） and Recall（召回率）
Xyzx043874的博客
02-10 2650
在机器学习系统设计的时候会遇到一类数据集：Skewed Classes 。这意味着在分类时一种类别比其他的类别多的多。 会出现的情况：构建的模型的精确度（代价） 甚至不如直接将其全部分为数量多的那个类别。比如：分类是否获得学校奖学金，分类是否是癌症患者。 带来的问题：将精确度（或者代价）作为衡量算法是否好的标准变的不再有效。 解决的方法：使用Precision（精准率） and Recall（
一句话讲清楚关于精确度和召回率的区别
happyfreeangel的博客
09-18 2768
看过许多AI书籍， 关于混淆矩阵里的精确度precision 和 召回率recall 这2个概念，看懂了但是总是容易混在一起，很很影响使用。 死记硬背公式，用处不大。后来认真研究发现，原来他们2者的主要差异就在于 测试的对象是单个类别还是多个类别。如果是多个类别的准确度测试就是精确度，如果对单一个类别的分类准确度测试就是召回率。 精确度precision: 对多种类别对象，准确识别出某个类别的的概率，就是我们日常生活中说的准确度。 召回率recall （测试的对象必须都是同一个分类， 简单说就是对
精确率（Precision）、准确率（Accuracy）和召回率（Recall）详解
最新发布
Gsen2819的博客
03-24 2289
Accuracy = (90 + 180) / (90 + 180 + 10 + 20) = 270 / 300 = 0.9 或 90%FN (False Negative)：假负例，即实际为正类但被模型错误预测为负类的样本数。FN (False Negative)：假负例，即实际为正类但被模型错误预测为负类的样本数。TP (True Positive)：真正例，即实际为正类且被模型正确预测为正类的样本数。TP (True Positive)：真正例，即实际为正类且被模型正确预测为正类的样本数。
召回率 (Recall)
大连赵哥的博客
07-26 4905
召回率 (Recall)
召回率
lien0906的专栏
06-25 2889
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 中文名 召回率 外文名 Recal
召回率(Recall)
wydbyxr的博客
09-29 7723
召回率(Recall)   也称为 True Positive Rate:R = TP/(TP+FN) ; 反映了被正确判定的正例占总的正例的比重.
召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标_对分类器的惩罚
2401_84411072的博客
04-27 274
【代码】召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标_对分类器的惩罚。
准确率accuracy/精确率precision/召回率recall的区别
xiaohuihui1994的博客
12-10 1632
实际上非常简单，精确率P是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是： 而召回率R是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。 其实就是分母...
准确率accuracy、精确率precision、召回率recall、f1_score
happy_wealthy的博客
05-18 1080
准确率(accuracy):对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 由准确率，我们的确可以在一些场合，从某种意义上得到一个分类器是否有效，但它并不总是能有效的评价一个分类器的工作。举个例子,google抓取 了argcv 100个页面，而它索引中共有10,000,000个页面,随机抽一个页面，分类下,这是不是argcv的页面呢?如果以accuracy来判断我的工 作，那我会把所有的页面都判断为"不是argcv的页面",因为我这样效率非常高(return false,一句话),而accu
召回率计算
qq_38343151的博客
09-24 1520
def recall_k(self, k=1): m = len(self.sim_mat) #self.sim_mat是测试集中所有图像两两结合 ##m为测试集中所有图像个数 match_counter = 0 # self.sim_mat[i] 就是第i张图和所有图像的结合结果,self.sim_mat[i][1],就是第i张和第1张 for i in range(m): pos_sim =...
模型的召回率（Recall）
galoiszhou的博客
01-20 3814
在实际应用中，召回率对于那些对错过正例（漏报）比较敏感的场景非常重要，例如在医学领域中，对于一些疾病的诊断，遗漏病例可能导致严重的后果。然而，召回率的提高通常会伴随着假正例（False Positives）的增加，因此在一些场景中需要在召回率和准确率之间进行权衡。召回率（Recall），也称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate），是用于评估二分类模型性能的指标之一。召回率衡量了模型正确识别正例的能力，即在所有实际正例中，模型成功识别的比例。
Precision (精确率) 和 Recall (召回率)
weixin_51976215的博客
04-08 1万+
Precision (精确率) 和 Recall (召回率) 是机器学习中的两个重要指标，用于评估分类模型的性能。精确率指预测为正的样本中真正为正的样本占比，召回率指真正为正的样本中被正确地预测为正的样本占比。其中，TP 表示真正为正的样本预测为正，FP 表示真正为负的样本预测为正，FN 表示真正为正的样本预测为负。通常情况下，精确率和召回率是相互矛盾的，提高精确率会降低召回率，反之亦然。
3.召回率-机器学习模型性能的常用的评估指标
qq_37977007的博客
01-24 1万+
简单的介绍了召回率作为机器学习中的重要评价指标.
召回率（recall）和精度（precision）
热门推荐
W1995S的博客
03-21 10万+
识别精度主要是由召回率（recall）和精度（precision）表示的。通过绘制precision-recall 曲线，该曲线下方的面积越大，识别精度也就越高，反之越低。 在说明 recall 和 precision 计算公式之前需要先介绍几个数据定义。 在一个数据集检测中，会产生四类检测结果： TP、TN 、FP 、FN： T ——true 表示正确 F——false 表示错误 P—— positive 表示积极的，看成正例 N——negative 表示消极的，看成负例 我的理解：后面为预测结果，前面
召回率计算及影响因素
cuisidong1997的博客
11-11 5248
召回率注重的是尽可能识别更多的真实正样本，而精确率则注重的是尽可能排除误识别的负样本。召回率数值越高，模型对正样本的识别越精准，但也可能带来更高的误报率。采用不同的算法和模型。不同的算法和模型具有不同的优劣特点，在选择算法和模型时需要充分考虑召回率的需求。在模型训练时，可以多采用正样本，增加正样本的特征和数量，有效提高模型的召回率。精准率（precision）的实际含义是，在所有预测为正例的样本中，真实为正例的比例。召回率（recall）的实际含义是，在所有真实为正例的样本中，被正确预测为正例的比例。
精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（Average_precision(AP) ），交除并（Intersection-over-Union（IoU）
lzp_k2的专栏
04-14 844
致谢： 概念： https://blog.youkuaiyun.com/hysteric314/article/details/54093734 代码： https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
06-10
准确率(Accuracy)是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例，即： Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) 其中，TP表示真正例(True Positive)的数量，即模型正确预测为正例的数量；TN表示真反例(True Negative)的数量，即模型正确预测为反例的数量；FP表示假正例(False Positive)的数量，即模型错误地将反例预测为正例的数量；FN表示假反例(False Negative)的数量，即模型错误地将正例预测为反例的数量。 精确率(Precision)是指模型正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例，即： Precision = TP / (TP + FP) 召回率(Recall)是指模型正确预测为正例的样本数占所有正例的样本数的比例，即： Recall = TP / (TP + FN) F1-Measure是精确率和召回率的调和平均数，可以综合考虑两者的表现，即： F1-Measure = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall) 在分类问题中，准确率、精确率、召回率和F1-Measure都是非常重要的评价指标，可以用来评估模型的性能。其中，准确率适用于样本类别分布均衡的情况，而精确率和召回率则适用于样本类别不平衡的情况。F1-Measure是一个综合性指标，可以在精确率和召回率之间进行平衡。
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