召回率、精确率

原创 已于 2024-12-27 11:40:26 修改 · 162 阅读 · 0 ·
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#机器学习 #人工智能

于 2024-05-13 09:13:04 首次发布
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
详解准确率、精确率、召回率、F1值等评价指标的含义
谓之小一
01-31 3万+
机器学习问题之中，通常需要建立模型来解决具体问题，但对于模型的好坏，也就是模型的泛化能力，如何进行评估呢？ 很简单，我们可以定一些评价指标，来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标，但是你清楚这些指标的具体含义吗？下面我们一起来看看吧。 1.混淆矩阵 介绍各个指标之前，我们先来了解一下混淆矩阵。假如现在有一个二分类问题，那么预测结果和实际结果两两结合会出现如下四种...
机器学习中的召回率、精确率、准确率
hzp666的博客
04-13 1283
应用场景：你刷脸支付时就算几次没检测到你的脸，最多会让你愤怒，对银行损失不大，但是如果把你的脸检测成别人的脸，就会出现金融风险，让别人替你买单，对银行损失很大。请听题：你的老板让你做一个地震预测模型(以天为单位记某一天地震为正样本，不地震为负样本)，你需要预测接下来100天的地震情况。：分母是预测到的正类，精确率的提出是让模型的现有预测结果尽可能不出错(宁愿漏检，也不能让现有的预测有错)：分母是原本的正类，召回率的提出是让模型预测到所有想被预测到的样本(就算多预测一些错的，也能接受)
如何解释召回率与准确率-知乎1
08-04
1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 2. 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 3. F值 = 正确率 * 召回率
准确率、精准率、召回率、F1，我们真了解这些评价指标的意义吗？
喜欢打酱油的老鸟
06-22 4073
2020-06-22 00:07:26 本文首发于知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/147663370 作者 | NaNNN 编辑 | 丛末 1 前言 众所周知，机器学习分类模型常用评价指标有Accuracy, Precision, Recall和F1-score，而回归模型最常用指标有MAE和RMSE。但是我们真正了解这些评价指标的意义吗？ 在具体场景（如不均衡多分类）中到底应该以哪种指标为主要参考呢？多分类模型和二分类模型的评价指标有啥区别？...
准确率、精准率、召回率
qq_44186052的博客
03-22 4094
参考：准确率、精确率、召回率 - 知乎 以一个二分类系统来讲，通常情况下我们会将数据分为两类：正确（T），错误（F） ,但是在我们实际操作的运行模型的结果中会出现四种不同的分类结果 P(positive)N(Nagitive) (声明：这里所用的符号标记与所引用的链接有所不同) TP：本身是正类，结果划分是正类 TN：本身是正类，结果划分为负类 FP：本身是负类，结果划分为正类 FN: 本身是负类，结果划分为负类 1.准确率：所有正确的分类的比重 Accuracy=（TP+FN）/（TP
准确率（accuracy）、召回率（recall）的意义和区别
liu123641191的博客
05-18 4万+
1.
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。
分类：准确率、召回率、精确率和相关指标.pdf
05-14
分类指标包括准确率、召回率、精确率等，每个指标从不同角度反映了分类器的性能。为了深入理解这些指标，首先需要了解一些基础概念。 阈值是分类模型中的一个重要参数，它决定了一个实例被分类为正类或负类的界限。...
精确率（Precision）和召回率（Recall）
Datalhy的博客
06-13 988
模型好坏只需要精确率不需要召回率？
精确率与召回率
子衿_青青的博客
02-19 1039
转自：https://www.zhihu.com/question/19645541/answer/91694636 纠正下，精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的，题主问的应该是精确率与召回率之间的差别。 一.定义辨析 刚开始接触这两个概念的时候总搞混，时间一长就记不清了。 实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的，它
如何解释召回率与精确率？
qq_15602525的博客
08-31 844
作者：忆臻 链接：https://www.zhihu.com/question/19645541/answer/157623181 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 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。 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。 用公式表达如下： 上面还是有点抽象，下面通过例子来解释一下上面说法： 准确率（P值） 假设我此时想吃香蕉，实验室里.
准确率和召回率评价算法
lindan1984的专栏
12-13 1988
查自知乎 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全 https://www.zhihu.com/question/19645541 http://charleshm.github.io/20...
如何理解召回率、精确率以及准确率？
aoanng的博客
05-30 6309
True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数. True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数. False Positive(假正, FP)：将负类预测为正类数 → 误报 (Type I error). False Negative(假负 , FN)：将正类预测为负类数 →漏报 (Type II error).实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的
准确率和召回率
zjm750617105的专栏
02-07 4775
作者：jinming 链接：https://www.zhihu.com/question/19645541/answer/145008894 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。最近正好做 男女儿童的分类，举个具体的例子解释一下： 假设 儿童5w, 识别成儿童的有 4w， 识别成 other 的有1w. other 10w, 识别成other的有8w, 识别成 儿童的有
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
weixin_34144450的博客
07-22 1万+
yu Code 15 Comments  机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。(注： 相对来说，IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是...
模型评价指标——精确率，准确率，召回率，F1值
shiqi,bao的博客
07-04 2万+
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。现在我先假定一个具体场景作为例子。假如某个班级有男生80人,女生20
准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）
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Cheese_pop的博客
10-13 6万+
整理了知乎上的前两个回答，https://www.zhihu.com/question/19645541 其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索
机器学习进阶＜5＞K-means智能客户分群与可视化分析系统
最新发布
2303_77568009的博客
12-09 1001
这篇博客详细介绍了基于Streamlit构建的交互式K-means聚类学习平台。该项目通过模块化设计，带领用户从数据生成、算法原理演示、最佳K值选择，到实际应用场景（如客户细分、图像颜色量化）和交互式练习，完整实践无监督学习流程。平台集成了丰富的可视化组件与即时反馈功能，特别适合机器学习初学者直观理解K-means的核心概念与实现步骤。博客还提供了完整的代码解析、运行指南及资源推荐，是一份深入浅出的实战教程。
召回率 精确率 多分类
06-05
### 多分类模型中的召回率和精确率计算方法及提升技巧 在多分类问题中，召回率（Recall）和精确率（Precision）是评估模型性能的重要指标。这些指标可以针对每个类别分别计算，并通过多种方式汇总以获得全局的评价结果。 #### 1. 召回率和精确率的定义与计算 - **精确率**：表示模型正确预测为正类的比例。对于多分类问题，可以通过以下公式计算单个类别的精确率： \[ Precision = \frac{TP}{TP + FP} \] 其中，\( TP \) 是真正例（True Positives），\( FP \) 是假正例（False Positives）[^4]。 - **召回率**：表示模型能够正确识别出的实际正类比例。对于多分类问题，单个类别的召回率公式为： \[ Recall = \frac{TP}{TP + FN} \] 其中，\( FN \) 是假负例（False Negatives）[^4]。 在多分类场景下，通常会使用以下两种汇总方式计算全局的精确率和召回率： - **Micro-Averaging**：将所有类别的 \( TP, FP, FN \) 累加后计算全局的精确率和召回率。这种方法对样本数量较多的类别更为敏感。 - **Macro-Averaging**：分别计算每个类别的精确率和召回率，然后取平均值。这种方法对每个类别给予相同的权重，适用于类别不平衡的情况。 ```python from sklearn.metrics import precision_score, recall_score # 假设 y_true 和 y_pred 分别为真实标签和预测标签 precision_micro = precision_score(y_true, y_pred, average='micro') recall_micro = recall_score(y_true, y_pred, average='micro') precision_macro = precision_score(y_true, y_pred, average='macro') recall_macro = recall_score(y_true, y_pred, average='macro') ``` #### 2. 提升召回率和精确率的技巧 为了提升多分类模型的召回率和精确率，可以从数据、模型和评估策略三个层面入手： - **数据层面**： - 平衡数据分布：通过过采样或欠采样处理类别不平衡问题[^3]。 - 数据增强：生成更多训练样本以提高模型对不同情况的泛化能力。 - **模型层面**： - 调整模型复杂度：选择合适的模型架构，避免过拟合或欠拟合。 - 使用集成学习：如随机森林或梯度提升决策树（GBDT），可以提高模型的稳定性和预测性能[^3]。 - **评估策略**： - 针对具体任务调整阈值：例如，在垃圾邮件分类中，可能需要优先提升召回率以减少漏检[^2]。 - 使用综合指标优化：如 F1 分数（Precision 和 Recall 的调和平均值），可以帮助在两者之间找到平衡点。 #### 3. 示例代码实现 以下是一个简单的 Python 示例，展示如何计算多分类问题中的精确率和召回率： ```python from sklearn.metrics import classification_report # 假设 y_true 和 y_pred 分别为真实标签和预测标签 report = classification_report(y_true, y_pred, output_dict=True) # 获取每个类别的 Precision 和 Recall precision_per_class = {cls: report[cls]['precision'] for cls in report if cls.isdigit()} recall_per_class = {cls: report[cls]['recall'] for cls in report if cls.isdigit()} # 计算 Micro 和 Macro 平均值 precision_micro = report['weighted avg']['precision'] recall_micro = report['weighted avg']['recall'] precision_macro = report['macro avg']['precision'] recall_macro = report['macro avg']['recall'] ```
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