Precision and Recall

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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。

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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

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fengdanibt
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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 2530
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机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score
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zztSky
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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...
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Work Hard, Play Harder!
08-08 2227
Precision and recall
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qq_52060318的博客
10-15 198
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
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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
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清晰理解precision(精确度)和recall(召回度)
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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
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404 Not Found
04-07 936
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