分类的评判标准

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#机器学习

分类的评判标准F-score

分类方法常用的评判标准

  • TP(真阳性):正样本被正确预测为正样本,例子中的60
  • FP(假阳性):负样本被错误预测为正样本,例子中的10
  • TN(真阴性):负样本被正确预测为负样本,例子中的25
  • FN(假阴性):正样本被错误预测为负样本,例子中的5

评价方法介绍

最终的计算公式
在这里插入图片描述

1.Precision(精确率)

关注预测为正样本的数据(可能包含负样本)中,真实正样本的比例
计算公式
在这里插入图片描述

2.Recall(召回率)

关注真实正样本的数据(不包含任何负样本)中,正确预测的比例
计算公式
在这里插入图片描述

3.F-score中β值的介绍

β是用来平衡Precision,Recall在F-score计算中的权重,取值情况有以下三种:

  • 如果取1,表示Precision与Recall一样重要
  • 如果取小于1,表示Precision比Recall重要
    • <
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常见的机器学习相关评价指标
wxplol的博客
06-25 1893
在使用机器学习模型的过程中，我们不可避免都会碰到如何评价我们模型到底是好还是坏？或者我们再看别人论文时，总会遇到一些比如：“准确率”、“召回率”之类的东西。博主记性不好总是忘记傻傻的分不清，总是搞混。所以，在这记录下一些常见的评价指标。 分类器在测试集数据集上预测或正确或不正确，总共会出现四种情况 TP： true positive—将正类样本预测为正 TN：true negative—将负...
二分类模型性能评价 2.0（ROC曲线，lift曲线，lorenz曲线）
mousever的专栏
07-18 1万+
 参加工作后，对分类模型性能评价有了进一步的认识，所以我来试着更新一下理解。 http://chen.yi.bo.blog.163.com/blog/static/150621109201042641952619/ 这是之前的1.0版本，里面有一些基本概念。 首先，ROC曲线是tpr与fpr的相关关系可视化，这种衡量所考虑的目的是在尽量少的误诊（假阳性率）基础上，尽可能多地检验出阳性个
分类算法模型的评价标准
m0_46926492的博客
02-05 3021
如果对一个事物进行好坏的评价，一定是在指定场景下，使用符合该场景相关的评价标准对其进行好坏的评价分类模型的评价有如下几种方式。
分类问题中的几个衡量指标
liushuijingying2的博客
04-01 2392
本章节主要针对分类问题中涉及的几个衡量质变进行简单介绍。在分类问题中，一般采用准确率(Accuracy)、精准率（Precision）、召回率（Recall）、F-Measure、ROC、AUC等指标对分类结果进行衡量。 1、正负类的理解（Positive and Negetive）​​​​​ 在二元（0-1）分类问题中，当我们将其中一类（例如0类）标记为正类时，那么剩余的一类（例1类）则标记...
机器学习分类常见评价标准
qq_43601378的博客
04-23 3237
目录1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）3.召回率（Recall）4.PR曲线与F1值（F1 Score）5.ROC曲线与AUC 评价分类器性能的指标一般是分类准确率(accuracy)，但对于二分类问题，其评价指标为精确率(precision)与召回率(recall)，除此之外还有F1值(F1 Score)、PR曲线、ROC曲线、AUC等帮助理解的评估标准。 首先了解一下假阴性、假阳性这些基本概念： TP——True Positive——真阳性——真实标签为真，模型预测也为真 T
分类任务评价指标
qq_37701945的博客
01-19 5442
评价指标 在分类的过程中我们需要通过一些指标来对我们的模型进行评价，下面的一些是经常用来评价模型好坏的一些指数：准确率、精确率、召回率、F1 Score、P-R曲线、ROC、AUC。 准确率、精确率、召回率、F1 Score 1. 准确率 Accuracy = (TP + TN) / (TP + FN + FP +TN) 这个指标主要是用来指示预测正确的样本数占总样本数的个数 2. 精确率（查准率） Precision = TP / (TP+FP) 精确率反应的是预测为正的样本里真的为正的样本所占的比例
视频大赛评分标准.pdf
10-25
根据文件标题“视频大赛评分标准.pdf”以及描述“视频大赛评分标准.pdf”，我们可以推断这个文档是关于某种视频比赛或活动中使用的评分规则的说明。通常这类评分标准会涉及以下几个方面： 1. 评分内容的详细分类：...
河北省农村幼儿园分类评定标准评分表18.6.7修订.doc
10-08
【文档标题】：“河北省农村幼儿园分类评定标准评分表18.6.7修订.doc” 【文档描述】：该文档详细列出了河北省农村幼儿园分类评定的标准和评分规则，旨在规范和提升农村幼儿园的教育质量与环境。 【主要内容分析】...
压疮预防护理操作流程及评分标准.doc
09-12
压疮预防护理操作流程及评分标准 压疮预防护理操作流程是维护病人健康和皮肤完整性的重要一步骤。护士在进行压疮预防护理操作时，需要严格遵守操作流程和评分标准，以确保病人的皮肤和身体健康。 一、着装标准 在...
设备日常保养考核评分标准.pdf
10-25
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分类模型常用的评估指标
weixin_42924890的博客
01-12 1650
准确度 考虑所有样本，预测对的除以总的样本数，比较直接。精确度 允许模型犯点错误，针对某一类别预测对的除以总的预测数。召回率 严格模型尽量不犯错，针对某一类别预测对的除以该类别总测试数。F1 精确度和召回率调和平均值，两者都高的情况下F1才会高。混淆矩阵 分类组成的方阵 行是召回率分析，列是精确率分析。遗留混淆矩阵中的macro avg和weighted avg参数分析和PR曲线、ROC曲线，未完待续~
准确率、召回率、F-Measure
hyman.lu
07-03 1819
准确率、召回率、F-Measure 1.准确率(Precision)与召回率(Recall) Precision指的是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，衡量的是检索系统的查准率； Recall指的是所有准确的条目有多少被检索出来了，衡量的是检索系统的查全率。 两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。 2.综合评价指标（F-Measure） 当然希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。比如极端情况下，我们只搜索
Precision（准确率）和Recall（召回率）介绍
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为什么我们需要Precision(准确率)和Recall(召回率)？ 首先我们仅仅只看loss的话，会出现什么问题。 举个例子：比如对于一个二分类的模型，我们通过训练得到最终loss仅为5%，也就是准确率达到了95%，这很明显我们认为这是一个比较优秀的模型。 但是，如果我们的训练数据，仅有3%的数据对应标签为0，也就是负样本，其余均为正样本，对应标签为1. 这样会发生什么？如果我们的网络只能输出1，无论输入是什么，都只能输出1，这...
Recall（召回率）和 Precision（精确率） 的区别和F1分数
最新发布
TuringEvo专栏
02-18 1970
简而言之，Precision 关注的是“准确性”，即你所选择的内容中有多少是对的；例如，在一些应用场景下，可能更倾向于减少漏报（提高 Recall），而在其他场景下则可能更注重降低误报（提高 Precision）。因此，选择优化的方向取决于具体的应用需求。但是，在这个案例中，由于 Recall 只有 0.5，意味着有一半的垃圾邮件未被发现，可能会让用户错过重要的过滤。意味着几乎所有的垃圾邮件都能被捕捉到，但同时可能也会误判一些正常的邮件为垃圾邮件（如上述例子中的 FP），导致 Precision 下降。
学习心得：精确度precision和召回率recall
weixin_44813041的博客
11-01 1238
     精确度和召回率，是两个比较难以理解的模型评价指标。而且两者存在着难以兼得的关系。 计算方法      两种指标的计算公式如下：          其中，TP为正样本预测为真的数目，FP为负样本预测为真的数目，FN为正样本预测为假的数目。 二者的关系...
分类算法常用的评价指标
manduner的博客
06-18 2万+
1，评价指标列表 2，基本概念 针对一个二分类问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative），在实际分类中会出现以下四种情况： （1）若一个实例是正类，并且被预测为正类，即为真正类(True Positive TP) （2）若一个实例是正类，但是被预测为负类，即为假负类(False Negative FN) （3）若一个实例是负类，但是被预测为正类，即为假正类(False ...
为什么β＞1 时 F-score中召回率越重要
qq_22498427的博客
11-18 875
模型训练中根据precision 和 recall计算F-score进而全面考虑准确率和召回率。 如果认为 准确率和召回率同等重要，就让β = 1，这就是F-1 score 如果认为召回率更重要，就设定 β > 1。如果认为精确率更重要，就设定 β < 1 这是因为，当 β 趋近于正无穷时，F-Score趋近于Recall rate；而当 β 趋近于 0 时，F-Score趋近于 Precision。 ...
分类和检测问题中的评价标准
张洁的笔记
04-09 2404
首先我们先列举几个常见的评价标准： 分类问题：accuracy, precision, recall, confusion matrix, F1-Measure, ROC curve 检测问题：AP, mAP, IoU value, P-R Curve 接下来我们从简单到复杂逐一介绍。 accuracy 在做分类问题时，最普遍的也是最简单的评价指标就是accuracy，正是因为这种普...
机器学习（13）--支持向量机
NPU 研0
07-14 1776
支持向量机在sklearn中的应用，SVC的相关接口，建模及调参
北大青鸟Java工程师就业冲刺项目评分标准解析
"学士后Java工程师就业冲刺阶段项目评分标准" 在Java工程师的就业冲刺阶段，项目评分标准是衡量学生技能水平和项目完成质量的重要依据。这个标准由北京阿博泰克北大青鸟信息技术有限公司制定，旨在确保学员的项目...
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