查准率和召回率判断模型好坏

最新推荐文章于 2025-07-09 14:00:24 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-09 14:00:24 发布 · 922 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了评估机器学习模型性能的关键指标，包括查准率、召回率和F1分数，并通过实例展示了如何使用这些指标来衡量模型的有效性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

查准率：预测为1的数据中，真的是1的比例。sklearn.metrics.precision_score()

召回率：真的是1的数据中 ，被预测为1的比例 sklearn.metrix.recall_score()

F1Score=2*PR/(P+R) 来判断模型的好坏；sklearn.metrix.f1score() 

理想状态是预测是1的全部真的是1（即查准率=1）&真的是1的全部被预测是1，（即召回率=1);此时F1Score=1，模型完美；最差的状态是查准率或召回率都趋近于0；F1Score也→0；若P=0.4,R=0.6，F1Score=2*0.4*0.6/（0.4+0.6）=0.48；


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
机器学习性能度量-----查全率和查准率
weixin_44102752的博客
11-28 837
算法改进过程中，设定某个数值评估你的学习算法，并衡量它的表现，有了算法的评估和误差度量值。对算法的改进是十分重要的。但是有一件重要的事情要注意，就是使用一个合适的误差度量值，这有时会对于你的学习算法造成非常微妙的影响。 性能度量 对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评估标准，这就是性能度量（performance measure）. 性能度量反映了...
模型评价-精确率 召回率 F1值 sklearn
cranberrycookie的博客
05-29 1729
sklearn模型评价参数API：https://blog.youkuaiyun.com/cymy001/article/details/794252331、在使用Sklearn进行机器学习算法预测测试数据时，常用到classification_report函数来进行测试的准确率的计算输出分类报告：sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, la...
预测模型的好坏——精准率(precision)和召回率（recall）画P-R曲线
jmu_sxc的博客
01-12 2368
分类任务时，经常会对模型结果进行评估。评估模型好坏的指标有AUC、KS值等等。这些指标是通过预测概率进行计算的。精准率和召回率是通过混淆矩阵计算出来的，以下是混淆矩阵   其中， TP(True Positive)：样本为正，预测结果为正；即正确预测样本为正 FP(False Positive)：样本为负，预测结果为正；即错误的预测样本为负 TN(True Negative)：样本为...
准确率（Precision）和召回率（Recall）——小白都能懂的解释
最新发布
牧晨加油站
07-09 643
准确率和召回率是评估分类模型性能的关键指标。准确率衡量预测正类的可靠性（TP/(TP+FP)），召回率反映对正类的覆盖能力（TP/(TP+FN)）。二者存在权衡关系：提高准确率可能降低召回率，反之亦然。实际应用中需根据场景选择侧重（如医疗重召回率，垃圾邮件过滤重准确率），或使用F1分数（两者的调和平均）综合评估。典型示例中，某疾病检测模型准确率和召回率均为75%，体现了二者在不同业务需求中的差异化应用价值。
（《机器学习》完整版系列）第2章 模型评估与选择 ——2.2 如何选个好模型？召回率是什么？
qiy_icbc的博客
02-17 280
机器学习是根据任务，将现实世界简化为一个简单的模型并数学化，那么，这就存在模型评价与选择。 例如：某汽车厂家发现已售出的产品（某款汽车）可能有问题，就向购买了该产品的“全体”顾客发布通知：顾客如果觉得自己的车有问题就把车开回来处理（“召回”），这就有度量：召回率。 根据度量选优，选定一个模型后，训练出唯一的模型实例，将其作为产品发布给用户使用。
机器学习——查准率和召回率
wzw的博客
08-13 403
准确率召回率以及F1（模型评估方法）
木东的博客
09-05 1万+
召回率和准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。 召回率：Recall，又称“查全率”——还是查全率好记，也更能体现其实质意义。 准确率：Precision，又称“精度”、“正确率”。 以检索为例，可以把搜索情况用下图表示：   相关 不相关 检索到 A B
评价指标怎么评价查准率和召回率的好与坏
12-27
为了判断查准率和召回率的好坏，通常会考虑以下几个方面： - **业务需求**：不同的应用场景可能对查准率和召回率有不同的偏好。例如，在医疗诊断领域，更关注的是高召回率以减少漏诊；而在垃圾邮件过滤器中，则更加...
深度学习分类任务中的准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，
chumingqian的博客
01-05 6149
其中关于 TP, TN;FP, FN 的解释；其中;注意，此时这里的正样本代表的 是 预测属于某一类别的样本；负样本则代表预测不属于某一类别的样本。举例说来部分仓库， 与此不一致，列代表真实值，行代表预测值，需要阅读代码的时候，通过查看文档确定；
准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值对于模型的评估
qq_32572085的博客
04-15 4693
一、有哪些模型评估方法？ 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。 倾向于使用准确率，是因为熟悉它的定义，而不是因为它是评估模型的最佳工具！ 精度（查准率）和召回率（查全率）...
[机器学习] 二分类模型评估指标---精确率Precision、召回率Recall、ROC|AUC
摩登都市天空---专栏
12-13 2万+
目录 为什么要评估模型? 怎么检验和评估模型? 评估指标 (Evaluation Matrics)是什么? 错误率,精度,误差的基本概念: 分类器评估指标 混淆矩阵 1. 准确率P、召回率R、F1 值 2. ROC与AUC ROC 计算例子 1. 分析数据 2. 针对score，将数据排序 3. 将截断点依次取为score值 为什么要评估模型? 一句话,想找到最有效的模...
查全率 查准率
没有期待的日子反而会顺顺利利
02-01 501
1. confusion matirx混淆矩阵 查准率(准确率)：预测结果是正例的数据集中，实际正确的数量的比例 查全率(召回率)：真实结果是正例的数据集中，被预测出是正确的数量的比例 2. P—R反向关系原理 查准率和查全率是一对矛盾的度量。一般来说，查准率高时，查全率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低 例如：把门这个人严不严，这个人严的话，...
查准率与查全率
热门推荐
庆志的小徒弟
07-16 7万+
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...
机器学习模型评估的重要指标：精确率、召回率、F1Score
GwentBoy的博客
01-26 2万+
精准率、召回率分类准确度混淆矩阵精准率&召回率为什么精准率召回率优于准确率 分类准确度 在聊精准率、召回率之前，一般我们会看模型预测的准确率，即所有预测正确样本数/样本总数。 但分类准确度不能完全衡量模型好坏。 比如一个癌症预测系统，输入体征信息，判断是否有癌症。如果癌症在人类身上发生的概率为0.1%，那模型只要都判断没有癌症，即可达到99.9%的准确率。 如果去训练机器学习模型，但是最后准确率有99%，但其实这个模型还是失败的，即使这个模型什么都不做，完全输出无癌症，依然能有99.9%的准确率。
分类模型评价指标-召回率和精确率
qq_45734454的博客
11-07 1653
如何评价一个分类模型的好坏，我们需要一些评价指标来评价分类模型的好与坏，我们今天主要讲解召回率和精确率的这两个评价指标。 1.几个常用的术语 现在假设我们的分类目标只有两类，计为正类（positive）和负类（negtive）分别是： 1）True positives(TP): （真阳性）被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）； 2）False positiv...
吴恩达机器学习笔记: 用精确度和召回率度量评估一个算法模型性能
so
06-17 1798
精确度和召回率定义:用F1参数去权衡：一般F1值较高的模型，模型性能较好。说通俗的就是，准确率就是找得对，召回率就是找得全。
决策树分类效果评价指标详解
CHYamber的博客
04-14 1万+
1.概念普及： 对于常见二分类问题，样本有两种分类结果（正例与反例）。 在进行分类时，对于一个样本，可能出现的分类情况有四种： （正/正）：真正类 （反/正）：假反类 （正/反）：假正类 （反/反）：真反类 2.评价指标： 1.准确率accuracy： 被正确分类的样本数/样本总数 解读：总共有100个样本，其中有90个样本是预测正确的，则准确率为90% 缺点：不能反映模型区分正反例的能力 2.精...
sklearn计算准确率、召回率、F1
iin729的博客
07-22 6202
“”" 参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/hfutdog/article/details/88085878 预测文件：predict.csv image_name label predict_1 predict_2 predict_3 a01.jpg 悲伤 愤怒 高兴 中性 a02.jpg 悲伤 高兴 悲伤 中性 a03.jpg 高兴 悲伤 高兴 愤怒 a04.jpg 高兴 悲伤 高兴 中性 a05.jpg 中性 悲伤 愤怒 中性 a06.jpg 中性 中性 高兴 高兴 a07.jpg
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值