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
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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 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
07-09 634
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 6146
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 4690
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）...
机器学习模型评估指标
u012121721的博客
08-05 463
机器学习指标评估是衡量模型性能的关键方法，常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值、AUC等。准确率衡量整体预测正确的比例，而精确率和召回率分别关注正类预测的准确性和覆盖性。F1值综合考虑了精确率和召回率的平衡，适用于数据不平衡问题。AUC（曲线下面积）则用于评估分类器在不同阈值下的表现。选择适当的评估指标有助于准确衡量模型效果，为优化和选择最优模型提供指导。
3.8ROC曲线,召回率,查准率,查全率,
m0_73553411的博客
11-19 360
排完序后越高概率的就越有可能是，所以阈值越高准确率越高，但召回率不高，因为没有找到全部正确的；如果真的是连续的，即算法是切实有效，可以准确预测的话，是连续的，那么存在阈值，可以保证这个阈值前的所有数据都是预测正确的，这个阈值后的都是错误的，那么这个阈值就是寻找的最好的点，越靠近（0，1），说明判断出的正例占实际的正例越多，错误判断出的正例占反例越少。如果是瞎蒙的话，那么判断中的正例反例都是接近一半（正例反例数量相同的条件下）R是预测的正确的占所有正确的比例，也就是TPR。FN是错误被预测为反例的样本。
【详细解释深度学习图像分类&检测评价指标】准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、mAP等(一文搞懂，建议收藏)
cqy阳的博客
01-24 1万+
【详细解释深度学习图像分类&检测评价指标】准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、mAP等(一文搞懂，建议收藏)
准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）
热门推荐
Cheese_pop的博客
10-13 5万+
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
如何通俗理解准确率、精确率、召回率、F1score、AUC、ROC
An_oak的博客
08-13 6111
本文我会用最通俗的语言帮助大家快速理解并记住准确率、精确率、召回率、F1score，AUC、ROC以及特异度。这些指标其实乍一看能知道都是什么，但是一用起来记不住定义。
【机器学习】召回率、精确率、准确率的区别
格物致知
10-24 4858
提升****精确率是为了不错报、提升召回率是为了不漏报分不清准确率和精确率，在这里先正确区分一下精确率和准确率，以及他们的别称这里[HashArt]给出了一个通俗易懂的解释：(https://zhuanlan.zhihu.com/p/93586831)在这里插入图片描述准确率 =被正确预测出来的数量 / 所有的样本，这里不赘述，主要讲解精确率和召回率。
快速理解性能度量之精确率(查准率)和召回率(查全率)
xiufan1的博客
11-20 466
两分钟理解查准和查全
ML基本知识（一）查准率和查全率
更木的博客
03-02 1740
机器学习中的查准率和查全率
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