金融AI入门：每天学一点统计学（F1-score，roc，准确率，召回率）

最新推荐文章于 2025-09-15 23:46:38 发布
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本文介绍了召回率的计算方法及其在评估机器学习模型性能中的应用，并提到了F1分数这一综合考虑精确率和召回率的重要指标。

原博很有营养：http://blog.youkuaiyun.com/wangzhiqing3/article/details/9058523

召回率计算：https://baike.baidu.com/item/%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E7%8E%87#reference-[1]-29947-wrap

F1分数（又叫F1-score），是衡量（未完待续）

AI机器学习基础：模型评估指标（准确率、召回率、F1分数）深度解析
本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。
06-12 843
摘要：分类问题评估指标全面解析 分类问题是AI机器学习的核心任务，广泛应用于医疗诊断、金融风控等领域。评估指标对模型选择、性能监控和业务对齐至关重要。本文系统解析了主要评估指标： 混淆矩阵：分类评估的基础框架，包含TP、FP、FN、TN四个核心元素 准确率：直观衡量整体预测正确率，但在不平衡数据中可能误导 召回率：反映识别正类的能力，在医疗等领域尤为关键 文章通过数学定义、适用场景分析和Python实现，揭示了各指标的优缺点。特别强调在不平衡数据中，需结合多指标全面评估模型性能，而非单一依赖准确率。
Recall（召回率）、F1分数、特异性（specificity）和精确度（precision）
m0_38096164的博客
10-23 2442
这些指标通常在混淆矩阵（confusion matrix）的基础上计算，混淆矩阵是一个表格，用来描述模型预测的结果和实际情况之间的关系。在实际应用中，根据问题的具体需求，可能会更关注这些指标中的某一个或某几个。例如，在医疗诊断中，人们可能更关注召回率，因为漏诊（False Negative）的后果可能比误诊（False Positive）更严重。在机器学习和统计学中，recall（召回率）、F1分数、特异性（specificity）和精确度（precision）是评估分类模型性能的常用指标。
详解精确率 (Precision)召回率 (Recall)F1评分 (F1 Score)
热门推荐
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。
评价指标（一）精确率，召回率，F1-score
weixin_44708254的博客
09-19 2241
先来讲一下精确率(Precision)和准确率(Recall)，首先要明确一点，精确率不等于准确率（Accuracy），两者是不同的，后面也会讲到准确率。很多时候，模型不只关心其中某个指标，因此需要平衡精确率和召回率，因此就有了F1-score，F1值是精确率和召回率的调和均值。识别成狗的有75张，正确识别的55张，识别成猫的25张，正确的15张，那么关系表就如下。也就是说识别成狗的样本里，正确的比例，例子里就等于55/(55+20)假如我们正在做猫狗的二分类识别任务，假设狗是正样本，猫是负样本，
AI摘桃记：精准率（P-Precision）、召回率（R-Recall）、F1-Score之争
最新发布
张小凡
09-15 931
本文通过摘桃子的例子生动解释了机器学习中的精确率、召回率和F1值三个核心指标。机器人摘了5个桃子，其中4个好（TP），1个坏（FP），漏摘2个好（FN）。计算得出：精确率P=80%（摘得准），召回率R≈67%（摘不全），F1≈73%（综合表现）。图解清晰展示了实际样本与预测结果的对应关系。这三个指标分别反映模型的准确性、覆盖率和整体性能，在评估分类模型时需综合考虑。
准确率和召回率，以及评价标准F1 score
qinglv1的博客
05-25 2038
一.准确率和召回率    T为相应的情况的个数 实际为真实际为假预测为真T1T3预测为假T2T4    则准确率的计算公式是：    P=(T1)/(T1+T3)    召回率的计算公式是：R=(T1)/(T1+T2)二.评价模型好坏的标准：    这个就需要在准确率和召回率之间找一个权衡    尽量不要使用二者的平均什么的，因为如果    而是应该使用：2*(P*R)/(P+R)...
正确率/召回率/F1指标
mianmami的博客
03-25 316
举例：
准确率、精确率、召回率、F1值
D2460596421的博客
03-22 2305
4. F1 = 2 /（1/精准率 + 1/召回率）=（2*精准率*召回率）/ （精准率+召回率）（在我看来是基于真实类别来判别的，所以分母是该类的真是类别全部个数）（在我看来是基于预测结果来判别的，所以分母是预测该类的全部个数）3.召回率 = 对于一类预测正确的个数 / 真正是该类的全部个数。2.精确率 = 对于一类预测正确的个数 / 预测该类的全部个数。1.准确率 = 预测正确个数 / 总样本的个数；由于需要对精准率和召回率的综合，才引出了F1。准确率和召回率都是基于一类进行研究的。
【机器学习—评估指标】混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC
weixin_51375278的博客
12-30 6182
机器学习评价指标是衡量模型性能的关键工具。本文介绍了常见指标及其计算方法：1.混淆矩阵展示分类预测结果分布，包含TP、TN、FP、FN四个基础指标；2.准确率反映整体预测正确率；3.精确率关注预测正例的准确性；4.召回率衡量正例检出能力；5.F1分数综合平衡精确率和召回率；6.ROC曲线通过TPR与FPR的权衡关系评估模型性能，AUC值量化区分能力。文章详细说明了各指标的定义、计算公式、适用场景及局限性，并通过Python代码示例演示了具体实现方法，特别对ROC曲线和AUC的计算原理进行了深入解析。
F1-Score：数据科学中的评估艺术与实践
F1-Score是机器学习领域中用于衡量模型性能的重要指标之一，特别是在那些需要在精确度（Precision）和召回率（Recall）之间权衡的场景。它是精确度与召回率的调和平均数，提供了一个单一的性能指标，从而更准确地...
评估分类模型的指标：召回率、精确率、F1值
悦光阴的博客
11-16 2230
评估分类模型性能的方法是：混淆矩阵，其总体思路是统计A类别实例被预测(分类)为B类别的次数。召回率(Recall)和精度(Precise)是广泛用于统计学分类领域的两个度量值，用来评估分类结果的质量。 召回率(Recall Rate，也叫查全率)是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；精度(Precision Rate，也叫查准率)是检索出的相关文档数与...
目标检测中的评价指标F-score AP mAP ROC/AUC的理解和使用
qq_33511693的博客
05-13 6061
文章目录IOU、precision、 recall、 accurancyPR曲线ROC曲线F-scoreAP、mAP验证指标的选择   深度学习测试模型效果的时, 经常会使用一些特定的评价指标. 根据数据集的分布情况以及使用侧重的效果可以选择不同的指标进行评价. 一般常用的评价指标有F-score、mAP、ROC/AUC. 在介绍这三种评价指标之前首先了解下准确率、召回率、精准率、IOU等指标的概念和计算方式. IOU、precision、 recall、 accurancy   Precision，准确
精确率、召回率、F1值
cool-wangtongzhou
06-24 2767
T是True，F是False，P是positive，N是negetive TP ——将正类预测为正类的数量（解释为：预测正确，预测成正类，所以说明原来是个正类） FN ——将正类预测为负类的数量（预测错误，预测成负数，所以说明原来是个正类，其实有那种负负得正的感觉） FP ——将负类预测成正类的数量 TN ——将负类预测成负类的数量一、精确率:就是有多少正类是被分对的 P=TP/(TP+FP),TP+FP是预测出来是正类的总数二、召回率：在实际正类中，有多少正类被模型发现了 R = TP/(TP+FN),T
准确率、召回率和F1数值
是木子啦~
04-02 1435
比如极端情况下，我们只搜索出了一个结果，且是准确的，那么Precision就是100%，但是Recall就很低；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出来了。F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%
NLP NER 任务中的精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1值
sagima_sdu的博客
01-22 3714
在自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）任务中，精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1值是评估模型性能的关键指标。这些指标帮助我们了解模型在识别正确实体方面的效率和准确性。在NER任务中，这些指标特别重要，因为它们帮助我们理解模型在识别不同类型的实体时的表现，包括模型是否错过了某些实体（低召回率），或者是否将很多不相关的词误认为是实体（低精确度）。通常，我们会寻求一个高F1值的模型，因为这意味着模型在保持较高精确度的同时也有较好的召回率。数据集中实际的实体总数。
分类性能评价指标——精确率，召回率，F1值详细解释
掌握本质 的博客
06-30 4715
文本分类的性能评价指标
机器学习评估分类结果——精准率、召回率、F1Score
m0_58700887的博客
06-30 6713
机器学习评估分类结果——混淆矩阵、精准率、召回率、F1Score
机器学习 | 评估原理——准确率、精确率、召回率、F1值
ttrr27的博客
07-30 4387
Hi，大家好，我是半亩花海。接着上次的模型评估与交叉验证继续更新《白话机器学习的数学》这本书的学习笔记，在此分享精确率、召回率、F1值相关评估原理。本章的基于已建立的模型进行评估知识的学习，欢迎大家交流学习！
深度学习笔记: 最详尽解释预测系统的分类指标(精确率、召回率和 F1 值)
weixin_53765658的博客
07-02 2192
让我们来谈谈预测系统的分类指标以及对精确率、召回率和F1分数的直观解释。每当我们设计预测系统时，无论是统计模型还是复杂的神经网络，我们都希望看到它的表现如何。我们希望准确了解输出的质量，不仅如此，我们还希望能够将它们与其他当代或最先进的系统进行比较，以证明我们的方法更优。制定这样的比较并不简单。我们必须从多个角度提出质量问题，这需要一个良好的指标来量化输出的质量，使它们能够直接与其他方法进行比较，并确保输入不变性。
AI岗位与学习路线：从零基础到高薪就业的完整指南
进入核心技术阶段后，学习者应系统学习机器学习的基本流程：数据预处理（清洗、归一化、特征工程）、模型选择（KNN、SVM、决策树、随机森林等）、模型评估（准确率、召回率、F1-score、ROC曲线）与超参数调优（Grid ...
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