准确率和召回率评价算法

最新推荐文章于 2025-10-17 11:15:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-17 11:15:15 发布 · 1.9k 阅读 · 0 ·
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。
文章标签：

#机器学习

本文深入解析了信息检索和统计学分类领域中两个核心指标：准确率和召回率。准确率反映了检索结果中真正相关文档的比例，而召回率则衡量了所有相关文档被检索出来的比例。理解这两个概念对于评估和优化搜索系统至关重要。

查自知乎

准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。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

https://www.zhihu.com/question/19645541

http://charleshm.github.io/2016/03/Model-Performance/

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
推荐算法的准确率、精准度、召回率、F1值
LDC，公众号【轻松学编程】
05-18 1085
推荐算法的准确率、精准度、召回率、F1值
准确率和召回率(precision&recall)
热门推荐
Duplan的专栏
08-23 2万+
算法评价指标：准确率和召回率。
AI算法测试基础
最新发布
qq_29609427的博客
10-17 471
缩写全称核心含义简单解释​​True Positive（真正例）​​模型预测出的。例如，患者确实生病，模型也判断为生病​​True Negative（真负例）​​模型预测出的。例如，健康人确实健康，模型也判断为健康​​False Positive（假正例）​​模型发出的​（误报）。例如，健康人被模型误判为生病​​False Negative（假负例）​​模型放过的​（漏报）。例如，患者被模型漏判为健康可以这样来记忆第二个字母（）代表模型的。
准确率、召回率和综合评价指标
weixin_30832143的博客
07-16 435
最近在准备比赛，由于比赛涉及到准确率，召回率和综合评价指标，虽然以前都看过，但是突然间忘了，显得很是尴尬，所以写篇博客来帮自己做一下笔记。 1.基本概念 准确率和召回率这两个通常是此消彼长的（trade off），很难兼得。很多时候用参数来控制，通过修改参数则能得出一个准确率和召回率的曲线（ROC），这条曲线与x和y轴围成的面积就是AUC（ROC Area）。AUC可以综合衡量一个...
聊一聊几种衡量推荐算法的度量---准确率、召回率、覆盖率、新颖度
学生党
10-08 5973
准确率、召回率、覆盖率、新颖度
准确率、精确率、召回率、F1值
D2460596421的博客
03-22 2295
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。
分类：准确率、召回率、精确率和相关指标.pdf
05-14
准确率、召回率、精确率及其它相关指标构成了对分类模型性能的全面评价。在不同的应用场景和需求下，这些指标可能需要不同的重视程度。理解并合理使用这些指标，有助于提高模型的预测性能，更好地解决实际问题。
Caffe-ssd输出准确率和召回率
03-08
Caffe-SSD的solver.cpp修改后的源码，可输出准确率、召回率和PR曲线值
分类模型评估：混淆矩阵、准确率、召回率、ROC
Laurence的技术博客
02-13 4422
在二分类问题中，混淆矩阵被用来度量模型的准确率。因为在二分类问题中单一样本的预测结果只有Yes or No，即：真或者假两种结果，所以全体样本的经二分类模型处理后，处理结果不外乎四种情况，每种情况都有一个专门称谓，如果用一个2行2列表格描述，得到的就是“混淆矩阵”。其中，假阳性（FP）又被称为“Type 1 Error”，假阴性（FN）又被称为“Type 2 Error”。在所有“预测为真”（TP+FP）的数据中，有多少是“真得预测对了”（TP）的? 这个百分比叫“准确率”（Precision）在所有“实际
协同过滤算法的召回率、准确率、覆盖率、新颖度
LDC，公众号【轻松学编程】
05-21 1308
python版计算协同过滤推荐算法的召回率、准确率、覆盖率、新颖度、F1-score 并使用折线图横向对比
机器学习之算法评估（精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线）（四）
fanhl的博客
05-20 657
主要参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5993450.html 我写的主要是我的学习笔记，和关注重点，看不清楚的可以直接看主要参考链接。 在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，会用到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念。 要理解精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这几个...
准确率、召回率、F1是如何确定的
影子
12-23 6131
其中，真实为正例且被预测为正例的样本数为真正例（True Positive, TP），真实为负例但被误预测为正例的样本数为假正例（False Positive, FP），真实为负例且被预测为负例的样本数为真负例（True Negative, TN），真实为正例但被误预测为负例的样本数为假负例（False Negative, FN）。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网，逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。= 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值）
准确率召回率计算
weixin_42762536的博客
04-07 446
衡量机器学习模型的三大指标：准确率、精度和召回率。 - xuexuefirst - 博客园
精准率和召回率
优快云_of_ding的博客
09-29 9311
其中， TP：样本为正，预测结果为正； FP：样本为负，预测结果为正； TN：样本为负，预测结果为负； FN：样本为正，预测结果为负。 准确率、精准率和召回率的计算公式如下： 准确率（accuracy）： (TP + TN )/( TP + FP + TN + FN) 精准率（precision）：TP / (TP + FP)，正确预测为正占全部预测为正的比例 召回率（recall）： TP / (TP + FN)，正确预测为正占全部正样本的比例 F-measure：precision和recall调和均.
准确率和召回率
sanjing24的博客
12-02 1225
1. 准确率 = 提取出的正确信息条数 /  提取出的信息条数       2. 召回率 = 提取出的正确信息条数 /  样本中的信息条数     通俗来说,准确率可以叫做查准率，召回率可以叫做查全率。更通俗一点，准确率可以表示为：“你的预测里有多少是对的”，召回率可以表示为：“正例中你的预测占的比例”。 举个例子，桌上共有10本书，有4本书是你想找的，然后你根据某个算法，找到了
精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线
A_Z666666的博客
06-15 746
　　在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ 　　　　首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN 　　True Positives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 　　False Positives,FP：预测为正样本，...
【机器学习】分类算法评估指标全总结(2023最新整理)关键词：准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、Micro F1、P-R、ROC、MCC、Cohen‘s kappa
Next_SummerAgain的博客
03-20 1万+
评估指标是针对模型性能优劣的一个定量指标。一种评价指标只能反映模型一部分性能，如果选择的评价指标不合理，那么可能会得出错误的结论，故而应该针对具体的数据、模型选取不同的的评价指标。 针对不同类型的学习任务，我们有不同的评估指标，这里我们来介绍最常见的分类算法的一些评估指标。常用的分类任务评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、Macro F1、Micro F1、P-R曲线（Precision-Recall Curve）、ROC、AUC、MCC、Cohen
分类算法详解：混淆矩阵与准确率召回率分析
为了综合评价这两个指标，F1分数（F1-Score）被引入，它是精确率和召回率的调和平均数，特别适合用于不平衡数据集的评估。此外，资料还详细探讨了分类阈值（Classification Threshold）的作用。在很多分类器（如逻辑...
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