Precision and Recall

最新推荐文章于 2025-03-24 18:38:10 发布
最新推荐文章于 2025-03-24 18:38:10 发布
阅读量4k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： query
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fengdanibt/article/details/7588987
Precision和Recall是评价测量的方法，常用于资讯检索和数据挖掘领域。Recall定义为想要并回传的影像除以想要的影像，Precision则是想要并回传的影像除以回传的影像。在实际应用中，理想的系统会达到Precision为1，但这是不切实际的。Average Precision通过以Recall为基础计算各阶段的Precision来评估单一Query效果，mean Average Precision则将所有Query的AP平均，来综合评估系统性能。

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

Precision and Recall

2012 年 05 月 20 日

Precision and Recall是評估測量 (Evaluation Measurement)的方法之一，特別是在資訊檢索和

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
fengdanibt
关注
Precision（精准率） and Recall（召回率）
Xyzx043874的博客
02-10 2683
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（
论文速看 Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models
weixin_45372906的博客
01-27 2527
来自StyleGAN团队的准确率和召回率指标。
机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
简简单单的生活．．．
01-14 1万+
1. 四个概念定义：TP、FP、TN、FN先看四个概念定义： - TP，True Positive - FP，False Positive - TN，True Negative - FN，False Negative如何理解记忆这四个概念定义呢？举个简单的二元分类问题 例子：假设，我们要对某一封邮件做出一个判定，判定这封邮件是垃圾邮件、还是这封邮件不是垃圾邮件？如果判定是垃圾邮件，那就是做出
Precision和Recall
weixin_43455016的博客
08-13 2104
和是评估分类模型性能的两个重要指标，它们虽然都与模型的正确性相关，但关注的角度和用途有所不同。
precision and recall
zztSky
07-06 134
讲得很好的连接 补充一下，为了提高查全率，我们可以预测有10只狗，但事实上只有6条狗，你会发现， 查全率，查准率一个高了一个低了。 查全率查准率在不同的场景中有应用，如上连接中的推荐系统和嫌疑犯预测 ...
Matlab code for Precision/Recall, ROC, Accuracy, F-Measure
05-16
Matlab code for computing and visualization: Confusion Matrix, Precision/Recall, ROC, Accuracy, F-Measure etc. for Classification
precision and recall 实现
04-09
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。以二分类问题为...
Precision and recall
Work Hard, Play Harder!
08-08 2227
Precision and recall
“Precision“ and “Recall“
qq_52060318的博客
10-15 196
一般来说，Precision和Recall是相互影响的。如果我们想要提高Precision，就可能降低Recall；如果我们想要提高Recall，就可能降低Precision。这是因为，提高模型的判断标准可以提高Precision，但是也会漏掉一些真正的正例，降低Recall。假设我们有一个模型，用来判断一封邮件是否是垃圾邮件。
Precision and Recall[转]
atec3940的博客
12-08 163
原文出自：http://blog.youkuaiyun.com/wangran51/article/details/7579100 最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作，召回率与准确率这两个概念偶尔会遇到， 知道意思，但是有时候要很清晰地向同学介绍则有点转不过弯来。 召回率和准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。 召回率：Reca...
Precision、Recall、P-R曲线、ROC、AUC、mAP
SmileLing的专栏
03-27 1887
1. Precision和Recall2. P-R曲线3. ROC 与 AUC4. mAP5. 代码简单实现6. Reference Github对应博客 1. Precision和Recall 对于二分类问题，可将样例 根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为： TP (True Positive)： 预测为真，实际为真 FP (False Positive)： 预测为真，实际...
召回率与准确率
程序人生
07-29 457
外行人做互联网，很多概念不懂。就拿最基础的“召回率”和“准确率”这种概念，看看网上资料知道大概，自己用的时候，脑子里绕着弯儿能想明白，可碰到别人活用的时候，脑子里还是没法一下子反应过来，还是要绕弯想一下。特地找了些资料，将这两个概念整理一下，希望能更熟练。 召回率和准确率是搜索引擎（或其它检索系统）的设计中很重要的两个概念和指标。 召回率：Recall，又称“查全率”； 准确率：...
Precision（准确率）和Recall（召回率）介绍
热门推荐
weixin_42638415的博客
10-20 4万+
为什么我们需要Precision(准确率)和Recall(召回率)？ 首先我们仅仅只看loss的话，会出现什么问题。 举个例子：比如对于一个二分类的模型，我们通过训练得到最终loss仅为5%，也就是准确率达到了95%，这很明显我们认为这是一个比较优秀的模型。 但是，如果我们的训练数据，仅有3%的数据对应标签为0，也就是负样本，其余均为正样本，对应标签为1. 这样会发生什么？如果我们的网络只能输出1，无论输入是什么，都只能输出1，这...
Precision and Recall of clustering for python
西界Blog
06-14 545
A true positive (TP) decision assigns two similar documents to the same cluster, a true negative (TN) decision assigns two dissimilar documents to different clusters. There are two types of errors ...
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 3500
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。
清晰理解precision(精确度)和recall(召回度)
weixin_43865152的博客
07-29 9984
1、TP TN FP FN的概念 TP TN FP FN里面一共出现了4个字母，分别是T F P N。 TP（True Positives）意思就是被分为了正样本，而且分对了。 TN（True Negatives）意思就是被分为了负样本，而且分对了， FP（False Positives）意思就是事实上这个样本是负样本，但是你当成正的了。误报！ FN（False Negatives）意思就是事实上这个样本是正样本，但是你没识别出来。漏报！ 2、precision（精确度）和recall（召回率） Preci
关于精确率（Precision）和召回率（Recall）粗浅的理解
404 Not Found
04-07 936
两个公式分子都是模型预测正确的阳性样本数，即TP，Precision是所有模型认为是阳性的样本中TP的比例，而Recall是数据集所有真阳性中TP的比例。这里简单写一下一直让我困惑的两个指标Precision和Recall的理解。
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