准确率accuracy、精确率precision、召回率recall、f1_score

最新推荐文章于 2024-01-18 16:32:32 发布
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分类专栏： python 机器学习
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准确率是分类器正确分类的样本数与总样本数的比例，但并不总是能全面评估分类器性能。精确率是真正例占预测为正例的比例，召回率是真正例占实际正例的比例。当需要平衡精确率和召回率时，F1分数（精确率和召回率的调和平均数）是一个有用的指标。

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一、准确率

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(return false,一句话),而accuracy已经到了99.999(9,999,900/10,000,000),完爆其它很多分类器辛辛苦苦算的值,而我这个算法显然不是需求期待的,那怎么解决呢?这就是precision,recall和f1-measure出场的时间了.

二、精确率、召回率、f1

  • TP ——将正类预测为正类数（True Positive）

  • FN ——将正类预测为负类数（False Negative）

  • FP ——-将负类预测为正类

  • TN ——-将负类预测为负类数

真实为正 真实为负
预测为正 TP FP
预测为负 TN FN

准确率= T P ÷ ( T P + F P + T N

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一、TP、FP、FN和TN 举例来说，用血压值来检测一个人是否有高血压，测出的血压值是连续的实数（从0~200都有可能），以收缩压140／舒张压90为阈值，阈值以上便诊断为有高血压，阈值未满者诊断为无高血压。二元分类模型的个案预测有四种结局： 真阳性（true positive， TP）：诊断为有， 实际上也有高血压； 伪阳性（false positive，FP）：诊断为有，实际却没有高血压； ...
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