机器学习中的正确率、召回率

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#机器学习 #正确率 #召回率

本文介绍了二分类问题中的混淆矩阵概念，并详细解释了真正例（TP）、伪反例（FN）、伪正例（FP）和真反例（TN）的含义。此外还介绍了如何计算正确率和召回率等评估指标。

下图是一个二分类问题的混淆矩阵：

预测结果预测结果
+1-1
真实结果+1真正例（TP）伪反例（FN）
真实结果-1伪正例（FP）真反例（TN）

正确率：TP/(TP+FP)，表示预测为正例的样本中真正正例的比例。
召回率：TP/(TP+FN)，表示预测为正例的真实正例占所有正例的比例。

参考文献：
[1] 哈林顿李锐. 机器学习实战 : Machine learning in action[M]. 人民邮电出版社, 2013.

机器学习模型的评估：召回率recall_score
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机器学习与神经网络中的召回率参数解释及 MATLAB 实现
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较高的召回率代表模型能够较好地识别出正样本，从而降低了漏报的风险。因此，在不同的应用场景中，我们需要根据实际需求权衡召回率和其他指标，如准确率、精确率等。同时，我们还强调了召回率与其他指标的综合分析的重要性，以得到更全面和准确的模型评估结果。召回率（Recall）是机器学习中的一个重要评价指标，用于衡量模型对正样本的识别能力。在本文中，我们将讨论召回率的定义和使用方法，并结合 MATLAB 提供一些示例代码来演示如何计算召回率。根据具体的需求和场景，我们可以选择适合的指标进行综合分析，以评估模型的性能。
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在多分类问题中，计算召回率通常需要把每个类别都当作是“正类”，而所有其他类别都是“负类”，然后分别对每个类别计算召回率。最后，你可能会对所有类别的召回率取平均，得到一个总的召回率指标，这在多分类问题中被称为宏平均召回率（Macro-Averaged Recall）。准确率是指在所有被模型识别为正类的样本中，正确识别的比例。例如，计算“2”的召回率就是在所有实际标记为数字“2”的样本中，有多少被模型正确地识别为“2”。对于“猫”这个类别，召回率将是在所有真实为“猫”的图片中，有多少被模型正确识别为“猫”。
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倾斜数据集：一个数据集中的正面和负面例子的比例非常不平衡，比如数据集中，结果为1的占比20%，结果为0的占比80%例子：如果数据集的结果中只有0.5%是1，其余结果是0。有一个模型的预测准确度是99.5%，但是预测了所有数据的结果都是0，这个模型的准确度很高，但是预测不出结果为1，这不能代表这个模型是好模型。因此需要引入其他的误差度量方式来评估模型好坏。
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机器学习的正确率、召回率 其实正确率、召回率的公式很简单，但是就是理解起来不是特别的清晰。 正确率： 召回率： TP和TN都表示检测对了： TP是真阳，检测是阳性，实际上也是阳性。 TN是真阴，检测是阴性，实际上也是阴性。 FP和FN都表示检测错了： FP是假阳，检测是阳性，但是实际上是阴性。 FN是假阴，检测是阴性，但是实际上是阳性。 换句话说就是： 正确率：你找对的例子数/你找的所有你认为是对的例子数（你有可能把一些错的例子当对的） 召回率：你找对的例子数/你找的所有真实是对.
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