查准率和召回率判断模型好坏

最新推荐文章于 2025-05-27 00:00:00 发布
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分类专栏： sklearn库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lezaimemecha/article/details/79777248
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 2364
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...
AI模型评估指南：准确率、召回率、F1值到底怎么用
最新发布
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
05-27 2707
AI模型评估指南：准确率、召回率、F1值到底怎么用
（《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 6139
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 4689
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）...
【目标检测实验系列】YOLOv5改进实验：结合VariFocal Loss损失函数，减少小目标漏检问题，高效提升模型检测的召回率（超详细改进代码流程）
弗兰-随风小欢的博客
05-01 1万+
【目标检测实验系列】YOLOv5改进实验：结合VariFocal Loss损失函数，减少小目标漏检问题，高效提升模型检测的召回率（超详细改进代码流程）
准确率、召回率、F-1值、ROC
weixin_41961559的博客
06-17 1060
准确率、召回率、f1值
大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第12季
02-18
本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法系列课程，历经5年沉淀，调研企业上百家，通过上万学员汇总，保留较为完整的知识体系的同时，让每个模块看起来小而精，碎而不散。在本课程中基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark2.4原理和新特性，且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。内容涵盖Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、推荐系统、Kafka消费机制、Spark机器学习、朴素贝叶斯算法、企业级实战案例等。通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对大数据Spark技术栈有充分的认识和理解，在项目实战中对Spark和流式处理应用的场景、以及大数据开发有更深刻的认识；并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比，可以对大数据处理架构有更全面的了解，为日后成长为架构师打下基础。本套教程可以让学员熟练掌握Spark技术栈，提升自己的职场竞争力，实现更好的升职或者跳槽，或者从J2EE等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师，或是对于正在从事Hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈，提升自己的价值。Spark应用场景Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用，进行点击预测和即席查询等。淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等。腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势，实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法，最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务，主要实现机器学习、图计算等迭代计算。本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法共计13季，本套为第12季。
ML基本知识（一）查准率和查全率
更木的博客
03-02 1739
机器学习中的查准率和查全率
机器学习模型评估的重要指标：精确率、召回率、F1Score
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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。
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四月的博客
08-07 1万+
机器学习做分类任务得到结果后，往往需要一些指标来评价模型效果，常用到的就有精准率（Precision）、召回率（Recall）和准确率（Accuracy），在不同场景需要看不同指标。 下图表示的是一个二分类的混淆矩阵： 预测值 真实值 Positive（1） Negative（0） Positive（1） True Positive (TP) False Negative (FN) Negativ...
召回率与正确率
jackyblackme的博客
06-21 582
召回率与正确率在机器学习、推荐系统等现实的情形中，我们往往会在不同的时候关注结果的不同部分，而召回率与正确率恰恰是对结果在不同侧面的度量。召回率 召回率的设计目的是度量输出结果中包含ground truth的量的多少。举个例子，一天我和章小贱去逛漫展，拍了好多照片（这里假设400张吧），然后让章小贱找出我们俩拍了照片的coser中的女coser，实际上有321个是coser，章小贱正确的找到了20
8个提高机器学习模型的准确率的方法
大数据技术杂谈
02-15 5424
模型的开发周期有多个不同的阶段，从数据收集开始直到模型建立。 不过，在通过探索数据来理解（变量的）关系之前，建议进行假设生成（hypothesis generation）步骤（如果想了解更多有关假设生成的内容，推荐阅读（why-and-when-is-hypothesis-generation-important）。我认为，这是预测建模过程中最被低估的一个步骤。 花时间思考要回答的问题
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