一分钟巧记精准率、召回率

最新推荐文章于 2025-06-11 23:03:26 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-11 23:03:26 发布 · 1.4k 阅读 · 3 ·
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

本文介绍了机器学习中精准率和召回率的概念，作为评价二分类模型效果的关键指标。精准率（precision）关注正确识别为正例的比例，而召回率（recall）即查全率，强调找出所有正例的能力。通过TP、FN、FP、TN四个指标的解释，文章提供了记忆这些概念的简单方法。

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

学习过机器学习算法的同学一定不会对精准率、召回率陌生。精准率（precision）和召回率(recall)是对二分类模型效果评价的指标。下图为精准率和召回率的计算公式：

由于这里面涉及到TP、FN、FP、TN这四个指标，这四个指标是由True、False、Positive、Negative四个概念组合而成的。例如，TP：True Positive，表示的是识别为正例，实际是正例；FN：Fales Negative，表示识别为负例，实际是正例。

我们可以通过如下公式去记忆这四个指标。例如FP：样本被错误地识别为正例；TN：样本被正确地识别为负例。

样本被 T（正确地）<
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
实时推荐：AI提升用户购买率
AI天才研究院
10-23 1172
引言 在当今数字化时代，用户数据已经成为商业决策的核心资产。如何在海量数据中迅速找到有价值的信息，为用户提供个性化的推荐，成为各大企业和平台关注的焦点。实时推荐系统作为一种先进的用户数据挖掘技术，正日益受到重视。本文将围绕《实时推荐：AI提升用户购买率》这一主题，深入探讨实时推荐系统在提升用户购买率方面的应用。 实时推荐系统是一种利用人工智能技
AI原生应用在用户行为预测中的惊人准确率（实验数据）
AI天才研究院
05-31 1627
在互联网时代，“比用户更懂用户”是企业的核心竞争力。从“猜你喜欢”到“智能风控”，用户行为预测贯穿了从营销到服务的全链路。但传统应用（如基于规则的推荐系统、统计模型驱动的预测工具）常因“数据滞后”“模型僵化”“场景适配差”等问题，准确率长期卡在70%-80%的瓶颈。本文聚焦“AI原生应用”这一新一代技术范式，通过实验数据证明其在用户行为预测中的突破性表现（如某电商平台次日复购预测准确率从72%跃升至91%），并覆盖技术原理、实战方法与行业应用。
精准率，召回率，auc
MusicDancing的博客
02-18 1035
1. 混淆矩阵 真实情况 预测结果 正例 反例 正例 TP(真正例) FN(假反例) 反例 FP(假正例) TN(真反例) 精准率P （Percision 查准率） 召回率R （Recall 查全率） ...
精准率和召回率
m0_69648014的博客
06-05 320
预测为正类的样本中，实际为正类的比例。聚焦于预测结果的准确性。
【算法解析1/5】分类任务深度拆解：常用算法、评估指标、混淆矩阵与实战思考 | 准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC？ | TP、FP、FN、TN？| 支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络？
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-11 1477
本系列将有五部分，分别对应五大机器学习任务类型，包括： 1. 分类（Classification）、2. 回归（Regression）、3. 聚类（Clustering）、4. 降维（Dimensionality Reduction）以及 5. 强化学习（Reinforcement Learning） 此为1.分类（Classification） 此文含大量干货，建议收藏方便以后再读！
精确率和召回率
how many roads a model must walk down
07-30 587
  图中意义自明。 准确率：acc = (TP+TN) / (TP+FN+FP+TN)  即所有被分的例子中正确的比例 召回率：recall = TP / (TP+FN)  表示所有正例中，被正确划分的比例（有正例被错误预测为负） 精确率：precision = TP / (TP + FP)  表示正确预测为正占所有预测为正的比例（其中有负例被错误预测为正）   关系：也不算正相关或负...
准确率、精准率、召回率
qq_44186052的博客
03-22 3895
参考：准确率、精确率、召回率 - 知乎 以一个二分类系统来讲，通常情况下我们会将数据分为两类：正确（T），错误（F） ,但是在我们实际操作的运行模型的结果中会出现四种不同的分类结果 P(positive)N(Nagitive) (声明：这里所用的符号标记与所引用的链接有所不同) TP：本身是正类，结果划分是正类 TN：本身是正类，结果划分为负类 FP：本身是负类，结果划分为正类 FN: 本身是负类，结果划分为负类 1.准确率：所有正确的分类的比重 Accuracy=（TP+FN）/（TP
精确率与召回率
qq_31139389的博客
08-04 8760
分类问题的评估指标 1.分类评估方法 1.1 精确率与召回率 1.1.1 混淆举证 在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类) TP：True Positives， 表示实际为正例且被分类器判定为正例的样本数 FP：False Positives， 表示实际为负例且被分类器判定为正例的样本数 FN：False Negatives， 表示实际为正例但被分类器判定为负例的样本数 TN：True
召回率的实时计算与优化
召回率（Recall）是信息检索领域中衡量算法性能的关键指标之一。它反映了在所有相关数据中，检索系统能够正确检索出的比例。高召回率意味着系统能够尽可能多地找出所有相关的数据。在多样的应用场景中，如搜索引擎、...
混淆矩阵评价指标_机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）...
weixin_32568113的博客
01-13 1926
主要内容：机器学习中常见的几种评价指标，它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器！)1、混淆矩阵True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类的数目True Negative(真负， TN)：将负类预测为负类的数目False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类的数目(Type I error)False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类的数目(Type...
精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值
m0_61972043的博客
10-28 3038
text{F1值} = 2 \times \frac{\text{精确率} \times \text{召回率}}{\text{精确率} + \text{召回率}}\text{精确率} = \frac{\text{真正例（TP）}}{\text{真正例（TP）} + \text{假正例（FP）}}\text{召回率} = \frac{\text{真正例（TP）}}{\text{真正例（TP）} + \text{假负例（FN）}}F1值是精确率和召回率的调和平均数，它综合考虑了精确率和召回率的平衡。
机器学习 | 评估原理——准确率、精确率、召回率、F1值
ttrr27的博客
07-30 4060
Hi，大家好，我是半亩花海。接着上次的模型评估与交叉验证继续更新《白话机器学习的数学》这本书的学习笔记，在此分享精确率、召回率、F1值相关评估原理。本章的基于已建立的模型进行评估知识的学习，欢迎大家交流学习！
准确率（accuracy）、召回率（recall）的意义和区别
weixin_71113035的博客
06-25 1141
准确率（accuracy）、召回率（recall）的意义和区别
Precision (精确率) 和 Recall (召回率)
weixin_51976215的博客
04-08 1万+
Precision (精确率) 和 Recall (召回率) 是机器学习中的两个重要指标，用于评估分类模型的性能。精确率指预测为正的样本中真正为正的样本占比，召回率指真正为正的样本中被正确地预测为正的样本占比。其中，TP 表示真正为正的样本预测为正，FP 表示真正为负的样本预测为正，FN 表示真正为正的样本预测为负。通常情况下，精确率和召回率是相互矛盾的，提高精确率会降低召回率，反之亦然。
机器学习 | 准确率、召回率、精准率、特异度傻傻分不清？ROC曲线怎么看？一篇文章帮你搞定
热门推荐
Huiwen18的博客
04-27 2万+
提高召回率是为了少漏报；提高精准率是为了少错报。ROC曲线纵轴为真正率，横轴为假正率
T2、正确率、精准率、召回率以及ROC曲线的理解
weixin_42100491的博客
08-26 826
引言：在机器学习实战中（Machine Learning），处理分类问题时除了通过训练误差、测试误差去评价分类器的性能之外；通常情况下我们需要其他分类性能指标：正确率，召回率以及ROC曲线等进行评价分类器的性能。首先，通过引用一个二分类问题的混淆矩阵（confusion matrix），帮助我们更好地了解分类中的错误。  表一 一个二分类问题的混淆矩阵，其中输出不同类别的标签    预测...
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 6101
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。
如何理解召回率、精确率以及准确率？
aoanng的博客
05-30 6236
True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数. True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数. False Positive(假正, FP)：将负类预测为正类数 → 误报 (Type I error). False Negative(假负 , FN)：将正类预测为负类数 →漏报 (Type II error).实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的
准确率，精准率，召回率 - 机器学习性能评估指标
迟来大师的博客
05-28 573
准确率就是“找的对”， 精准率就是“ 召回率就是“找的全” 准确率（Accuracy）： 就是判断正确的占总数的比例。 Accuracy=（TP+TN） / （TP+FP+TN+FN) = (40+30)/100 = 70%
一、系统概述与核心目标 该系统旨在通过集成远程故障诊断技术与根因分析方法，实现新能源汽车故障的实时监测→精准定位→深度分析→智能决策全流程闭环。其核心目标包括： 故障响应时效性：将传统诊断耗时从数小时缩短至分钟级（数据表明可减少30%维修时间） 诊断准确性提升：通过多维度数据分析，故障定位准确率可达95%以上 根因分析智能化：建立故障树与机器学习融合模型，实现三级故障原因追溯 二、技术原理与架构设计 （图1 系统架构示意图） CAN总线/以太网 4G/5G/V2X 车载终端 数据采集层 云端平台 数据分析层 故障诊断模块 根因分析引擎 用户终端 核心组件说明： 车载终端：集成T-Box、网关和分布式ECU，支持1Hz高频数据采集（含电压、温度、SOC等200+参数项） 通信协议：采用GB/T 32960标准的UDSonCAN协议，确保数据格式合规 云端平台：包含： 实时计算引擎：处理峰值达10万条/秒的车辆数据流 知识图谱库：集成OBD-II标准故障码与制造商专有代码的映射关系 诊断算法库：采用SVM+随机森林的混合模型，故障识别F1值达0.92 三、根因分析技术实现路径 （图2 根因分析工作流程） 用户终端 根因分析模块 诊断引擎 传感器 用户终端 根因分析模块 诊断引擎 传感器 实时数据流(1Hz) 初级故障警报 执行五力分析法 构建故障树(FTA) 输出根因报告 关键技术突破点： 多维度关联分析：将时序数据与空间拓扑结合（如电池模组温度梯度分析） 动态故障树建模：支持在线更新故障节点权重，适应车型迭代 案例推理(CBR)引擎：基于历史维修记录的相似度匹配（召回率87%）根据以下内容编写我的标题：Demo系统构建方案后的内容
03-09
｜车载数据采集｜支持CANFD协议，采样率≥1kHz｜T-Box硬件适配｜ ｜边缘计算单元｜延时，符合ISO 26262 ASIL-B｜通信模块集成｜ ｜混合诊断引擎｜SVM分类器+随机森林回归｜知识图谱API对接｜ 3. 验证体系设计 -...
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