分类模型的精确率（precision）与召回率（recall）（Python）

最新推荐文章于 2025-06-27 23:59:20 发布
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本文介绍了分类模型中的关键指标——精确率（precision）和召回率（recall），包括TP、FN、FP和TN的概念。同时提到了伪阳性率FPR的定义，并鼓励读者通过实例学习人工智能。
                       
  • TP：true positive，将正类预测为正类
  • FN：false negative，将正类预测为负类
  • FP：false positive，将负类预测为正类
  • TN：true negative，将负类预测为负类



伪阳性率FPR（False Positive Rate，在真实为阴性的样本中，被误诊为阴性的比率，在真实为阴性（FP+TN）的样本中，被误诊为阳性（FP）的比值）：

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【模型评估】Python混淆矩阵、FP、FN、TP、TN、ROC、FROC、mAP、Precision、Recall、Accuracy、F1 score详述与实现
钱多多先森
08-14 4万+
深度学习中，模型评估常用的指标、实现算法汇总。后续还会有几个章节，对其中的各个小点进行详述
详解精确率 (Precision)召回率 (Recall)F1评分 (F1 Score)
weixin_53765658的博客
05-29 1万+
低召回率，高精确率: 系统过于挑剔，推荐较少的视频，大多数是相关的，但错过了很多相关视频。这导致高精确率但低召回率。高召回率，低精确率: 系统过于宽泛，推荐了很多视频，捕捉了更多的相关视频，但也包括许多不相关的视频。这导致高召回率但低精确率。在这两种情况下，精确率和召回率之间的不平衡导致了低F1评分，突显了需要更好地平衡以实现最佳推荐系统。
详解分类指标Precision，Recall，F1-Score
酒酿小圆子呀～
07-20 8444
在使用机器学习算法的过程中，我们需要对建立的模型进行评估来辨别模型的优劣，下文中主要介绍常见的几种评估指标。以下指标都是对分类问题的评估指标。在二分类任务中，假设只有正类（1）和负类（0）两个类别，True（1）和False（0）分别表示预测结果对或错；Positive（1）和Negative（0）表示预测为正类或负类。这里：True/False代表判断结果是否正确，Positive/Negative代表预测类别结果。
评估指标：精确率，召回率，F1_score，ROC，AUC
Western_europe
07-01 2331
分类算法评估标准详解 分类准确度并不能够评估所有的场景，展示的结果也比较片面，这时候就需要其他的评估方法来进行测量评估。 所以接下来介绍一些其他的评估标准，将从以下5个方面来介绍： 混淆矩阵 精准率和召回率 F1 Score ROC曲线 AUC 一、混淆矩阵（Confusion Matrix） 对于二分类问题，所有的问题分为0和1两类，混淆矩阵是2*2的矩阵： TP：真实值是1，预测值是1，即我们预测是positive，预测正确了。 FN：真实值是1，预测值是0，即我们预测是negative，但预测错误了
Sklearn工具包及模型评估
hqs2212586的专栏
09-11 2083
一、Sklearn工具包介绍 　　scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。 　　官网：https://scikit-learn.org/stable/index.html 1、常用模块 　　Skle...
Python3写精确率(precision)、召回率(recall)以及F1分数(F1_Score)
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Aries
12-03 3万+
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...
精确率（Precision）和召回率（Recall）和准确率（accuracy）的区别
weixin_56533314的博客
09-27 2864
精确率关注的是模型预测为正类时有多准确，适合误报代价高的场景。召回率关注的是模型能够识别出多少正类样本，适合漏报代价高的场景。准确率关注的是模型整体的预测正确性，但在类别不均衡时可能误导决策。三者的选择取决于具体应用场景中的任务需求和代价。
【AI概念】精度（Precision）vs 召回率（Recall）vs F1分数（F1 Score）详解（附详尽Python代码演示）| 定义与原理、数学公式、案例与代码可视化、工程应用建议、典型案例
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-27 1995
大家好，我是爱酱。本篇将会系统讲解机器学习分类模型中最常用的三大评价指标：精度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）。内容包括定义、数学公式、直观解释、优缺点、典型应用场景和三者的权衡关系，适合初学者和进阶者系统理解。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
精确率（Precision、查准率）与召回率（Recall Rate、查全率）
漫步量化
06-16 5628
精确率1 精确率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 P=TPTP+FP P=\frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP​ 召回率 召回率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...
关于模型评价指标： 精确率，召回率，AUC等，计算AUC的python程序实现
weixin_43832437的博客
08-02 3325
精确率：
计算目标检测二分类结果的Precision,Recall,TP,FP与FN(python)
11-04
输入标注txt文件与预测txt文件路径，计算P、R、TP、FP与FN。txt格式为class、归一化后的矩形框中点x y w h，可调整IOU阈值
pytorch实战：详解查准率（Precision）、查全率（Recall）与F1
forGemini的博客
11-24 2万+
pytorch实战：详解查准率（Precision）、查全率（Recall）与F1 1、概述 本文首先介绍了机器学习分类问题的性能指标查准率（Precision）、查全率（Recall）与F1度量，阐述了多分类问题中的混淆矩阵及各项性能指标的计算方法，然后介绍了PyTorch中scatter函数的使用方法，借助该函数实现了对Precision、Recall、F1及正确率的计算，并对实现过程进行了解释。 观前提示：阅读本文需要你对机器学习与PyTorch框架具有一定的了解。 Tips：如果你只是想利用PyTo
【机器学习】精确率(precision)、召回率(recall)以及F1分数的概念讲解加python代码实现
张陈亚的博客
05-12 1万+
概念理解： 一、理解查准率（precision）& 查全率（recall） 我们在平时常用到的模型评估指标是精度（accuracy）和错误率（error rate），错误率是：分类错误的样本数站样本总数的比例，即E=n/m（如果在m个样本中有n个样本分类错误），那么1-a/m就是精度。除此之外，还会有查准率和查全率，下面举例解释。 按照周志华《机器学习》中的例子，以西瓜问题为例。 错误率：有多少比例的西瓜被判断错误； 查准率（precision）：算法挑出来的西瓜中有多少比例是好西瓜； .
在分类任务中准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，如何在python中使用呢？
qlkaicx的博客
01-18 2096
在机器学习和数据科学中，准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，用于评估分类模型的性能。
python计算召回率,一次计算精度，召回率和F分数-python
weixin_31468621的博客
11-24 271
Accuracy, precision, recall and f-score are measures of a system quality in machine-learning systems. It depends on a confusion matrix of True/False Positives/Negatives.Given a binary classification t...
python 计算召回率的程序_python实现计算精度、召回率和F1值
weixin_39655085的博客
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python实现计算精度、召回率和F1值摘要：在深度学习的分类任务中，对模型的评估或测试时需要计算其在验证集或测试集上的预测精度(prediction/accuracy)、召回率(recall)和F1值。本文首先简要介绍如何计算精度、召回率和F1值，其次给出python编写的模块，可直接将该模块导入在自己的项目中，最后给出这个模块的实际使用效果。一、混淆矩阵及P、R、F1计算原理1、混淆矩阵在进行...
Python scikit-learn，分类模型的评估，精确率和召回率，classification_report
白雪
04-06 1654
分类模型的评估标准一般最常见使用的是准确率（estimator.score()），即预测结果正确的百分比。 混淆矩阵： 准确率是相对所有分类结果；精确率、召回率、F1-score是相对于某一个分类的预测评估标准。 精确率(Precision)：预测结果为正例样本中真实为正例的比例（查的准）（{TP}/{TP+FP}） 召回率(Recall)：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查的全）（{TP}/{TP+FN}） 分类的其他评估标准：F1-score，反映了模型的稳健型 .
Precision和Recall
chen_znn的博客
06-04 2313
本文解释了Precision和Recall
Recall（召回率）与Precision（精确率）pr
03-29
### 召回率 (Recall) 和 精确率 (Precision) #### Recall 召回率 的定义 召回率是指在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。其公式可以表示为： \[ \text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} +...
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