图表理解 准确率&精确率&召回率

最新推荐文章于 2024-12-30 14:23:57 发布
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#机器学习 #准确率 #精确率 #召回率 #概念

博客介绍了机器学习中准确率、精确率和召回率的概念。准确率指预测正确的样本占比；精确率是预测为正类的数据中预测对的占比；召回率为所有真实为正类的数据中预测对的占比，并给出了相应的计算公式。

很多书中都用TP、FP、FN、TN来表示数据的真实情况和预测情况的比例，用一个表来形象地看下数据的真实分布。

 
 TrueLabel(真实情况)
阳阴

PredictedLabel

(预测情况)

阳

真正例（TP）

True

Positive

真实阳，预测阳

假正例（FP）

False

Positive

真实阴，预测阳

阴

假负例（FN）

False

Negative

真实阳，预测阴

真负例（TN）

True

Negative

真实阴，预测阴

准确率

也称为正确率，即预测正确的样本占比，包括数据为阳预测为阳和数据为阴预测为阴的数据。即预测了这么多，有多少预测正确。

即   准确率 =（TP+TN）/ 总数据

精确率

预测为正类的数据中，预测对的占比。即预测为正数据也为正 / 所有预测为正的数据。即第一单元格数据 / 第一行数据

即 精确率 = TP / (TP+FP)

召回率

所有真实为正类的数据中，预测对的占比。 即预测为正数据也为正 / 所有真实的正类数据。即第一单元格数据 / 第一列数据

即 召回率 = TP / (TP+FN)

 

准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
chase
08-24 4万+
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
分类模型评估：混淆矩阵、准确率、召回率、ROC
Laurence的技术博客
02-13 4473
在二分类问题中，混淆矩阵被用来度量模型的准确率。因为在二分类问题中单一样本的预测结果只有Yes or No，即：真或者假两种结果，所以全体样本的经二分类模型处理后，处理结果不外乎四种情况，每种情况都有一个专门称谓，如果用一个2行2列表格描述，得到的就是“混淆矩阵”。其中，假阳性（FP）又被称为“Type 1 Error”，假阴性（FN）又被称为“Type 2 Error”。在所有“预测为真”（TP+FP）的数据中，有多少是“真得预测对了”（TP）的? 这个百分比叫“准确率”（Precision）在所有“实际
一表看懂准确率、精确率、召回率、AUC
qq_36013249的博客
04-08 905
准确率、精确率、召回率 实际值\预测值 0 1 0 80(TN) 20(FP) 1 20(FN) 80(TP) 理解TN,FP,FN,TP TN：正确地True预测成了Negative FP：错误地False预测成了Positive FN：错误第False预测成了Negative TP：正确地True预测成了Positive 准确率：提取的正确信息数/样本中的总信息数 ...
模型评估方法以及评估指标——准确率、精确率、召回率以及P-R曲线和ROC曲线介绍
qq_42600675的博客
12-06 1万+
模型评估方法以及评估指标介绍前言一、准确率、精确率、召回率1.1 准确率(Accuracy)1.2 精确率(Precision)1.3 召回率(Recall)二、P-R曲线和ROC曲线2.1 P-R曲线2.2 ROC曲线三、模型评估验证方法3.1 Holdout检验3.2 交叉检验3.3 自助法 前言 ”没有测量，就没有科学“ 在机器学习中，只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要是离线评估和在线评估两个阶段，本文整理了常见的模
绘制准确率图
qq_37000327的博客
06-26 1375
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from pylab import * mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] def plot_acc_loss_curve(acc): plt.figure(figsize=(8, 8)) x = range(0, 101, 10) print(x) plt.xticks(x) plt.xlim(.
准确率、精确率、召回率
Mintary的博客
09-15 402
准确率、精确率、召回率
【机器学习—评估指标】混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC
weixin_51375278的博客
12-30 6307
机器学习评价指标是衡量模型性能的关键工具。本文介绍了常见指标及其计算方法：1.混淆矩阵展示分类预测结果分布，包含TP、TN、FP、FN四个基础指标；2.准确率反映整体预测正确率；3.精确率关注预测正例的准确性；4.召回率衡量正例检出能力；5.F1分数综合平衡精确率和召回率；6.ROC曲线通过TPR与FPR的权衡关系评估模型性能，AUC值量化区分能力。文章详细说明了各指标的定义、计算公式、适用场景及局限性，并通过Python代码示例演示了具体实现方法，特别对ROC曲线和AUC的计算原理进行了深入解析。
用python计算准确率_【火炉炼AI】机器学习011-分类模型的评估：准确率，精确率，召回率，F1值...
weixin_39937635的博客
11-24 3144
【火炉炼AI】机器学习011-分类模型的评估：准确率，精确率，召回率，F1值(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )在前面的（【火炉炼AI】机器学习004-岭回归器的构建和模型评估）中，讲解了回归模型的评估方法，主要有均方误差MSE， 解释方差分，R方得分等指标。同样的，对于分类模...
准确率、精确率、召回率、f1、ROC曲线
Guiabbey的博客
05-07 2091
准确率、精确率、召回率、f1曲线、ROC曲线T(True)、F(False)、P(Positive)、N(Negative)一、准确率二、精确率（查准率）三、召回率（查全率）四、f1分数五、ROC曲线几种指标的区别：案例 T(True)、F(False)、P(Positive)、N(Negative) 一、准确率 acc = （TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，预测正确的结果占总样本的百...
python分类预测降低准确率_【火炉炼AI】机器学习011-分类模型的评估：准确率，精确率，召回率，F1值...
weixin_35823441的博客
03-02 1281
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精确率、准确率、召回率
lihe的博客
11-18 1万+
TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确，且判为了正，即正的预测为正的。 FN: False Negative 把正的错判为负的数目 False Negative,判断错误，且判为了负，即把正的判为了负的 FP: False Positive 把负的错判为正的数目 False Positive, 判断错误，且判为了正，即把负的判为了正的 TN: True Negative 把负的判为负的数目 True Negative,判断正确，且判为了负，即把负的判为
准确率与召回率图解
welcome to daijiguo's blog
07-29 3575
原文：http://blog.youkuaiyun.com/u010367506/article/details/38777909 在机器学习、推荐系统、信息检索、自然语言处理、多媒体视觉等领域，经常会用到准确率(precision)、召回率(recall)、F-measure、 F1-score 来评价算法的准确性。 一、准确率和召回率(P&R) 以文本检索为例，先看下图
python——柱状图（几种算法准确率比较）
weixin_46974686的博客
01-27 2869
记一下可能会用到的python画图代码。 1.柱状图（几种算法准确率比较） import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns models = ['RandomForest','LogisticRegression','NaiveBayes','KernelSVM','KNN'] plt.rcParams['figure.figsize']=10,6 plt.style.use('fivethirtyeight') ax = sns.bar
准确率、精确率、召回率、F-measure值、Map
ding_programmer的博客
05-01 9757
准确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先： TP-将正类预测为正类 FN-将正类预测为负类 FP-将负类预测为正类 TN-将负类预测为负类 准确率（precision）： 也叫作查准率。即正确预测为正...
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1
zhang2010hao的博客
11-27 2743
准确率、精确率、召回率、F1是衡量机器学习结果的重要指标。下面我们用经典的表格来说明他们之间的关系和区别。      Positive（预测到的正例）    Negative（预测到的反例）   True（预测结果为真）                      TP（1）                       TN（2）   False（预测结果为假） ...
评估指标（一）| 准确率、精确率、召回率
weixin_46390472的博客
02-12 3095
本文章将要探讨的是机器学习里分类问题中常用的准确率、精确率和召回率这三种评估指标。
Tensorflow2.0之绘图：分类问题的准确率、精确率、召回率、ROC曲线以及曲线下面积
cocofisher的博客
03-10 1万+
文章目录准确率、精确率、召回率、ROC曲线的定义用Tensorflow2.0绘制相关曲线建模时设置METRICS定义损失曲线、AUC曲线、精确率曲线以及召回率曲线函数定义ROC曲线函数预测训练集和测试集ROC曲线定义混淆矩阵函数绘制混淆矩阵 准确率、精确率、召回率、ROC曲线的定义 阳性与阴性 准确率 精确率与召回率 ROC 和曲线下面积 用Tensorflow2.0绘制相关曲线 建模时设置MET...
机器学习 | 评估原理——准确率、精确率、召回率、F1值
ttrr27的博客
07-30 4426
Hi，大家好，我是半亩花海。接着上次的模型评估与交叉验证继续更新《白话机器学习的数学》这本书的学习笔记，在此分享精确率、召回率、F1值相关评估原理。本章的基于已建立的模型进行评估知识的学习，欢迎大家交流学习！
[机器学习] 二分类模型评估指标---精确率Precision、召回率Recall、ROC|AUC
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目录 为什么要评估模型? 怎么检验和评估模型? 评估指标 (Evaluation Matrics)是什么? 错误率,精度,误差的基本概念: 分类器评估指标 混淆矩阵 1. 准确率P、召回率R、F1 值 2. ROC与AUC ROC 计算例子 1. 分析数据 2. 针对score，将数据排序 3. 将截断点依次取为score值 为什么要评估模型? 一句话,想找到最有效的模...
包括分类准确率，召回率，精确率
最新发布
05-13
好的，用户现在想用Python对鸢尾花数据进行决策树分类分析，并且要计算准确率、召回率和精确率。根据之前的对话历史，用户可能已经看过之前的回答，现在需要更详细的步骤或者更具体的实现方式。用户提到的引用内容里...
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