准确率、精准率和召回率的理解

最新推荐文章于 2025-04-21 09:47:31 发布
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分类专栏： 机器学习 python 文章标签： python 机器学习 精准率 召回率
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            我们在在分类任务时，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。而准确率、精准率和召回率也通过混淆矩阵计算出来的。下图是对混淆矩阵的介绍：

 

 

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࿰

最低0.47元/天 解锁文章
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
chase
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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 6004
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。
准确率和召回率(precision&recall)
Duplan的专栏
08-23 2万+
算法评价指标：准确率和召回率。
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
weixin_34144450的博客
07-22 1万+
yu Code 15 Comments  机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。(注： 相对来说，IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是...
召回率（Recall）
最新发布
神棍之路
04-21 2346
召回率表示实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例：正确预测的正类样本数；：实际为正类但被误判为负类的样本数。例如，在医疗检测场景中，若实际患病的50人中模型正确识别45人，召回率为 (45/50=90%)，表明模型成功找出90%的真实患者。召回率是评估模型“查全能力”的核心指标，需根据具体场景权衡其与精确率的关系。在医疗、安防等高风险领域，通常优先保证高召回率；而在误报成本较高的场景（如垃圾邮件过滤），则需侧重精确率。实际应用中，建议结合ROC曲线、F1值等多指标综合评估模型性能。
信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC
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在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率，概念公式:             召回率(Recall)      =  系统检索到的相关文件 /
准确率和召回率
2301_81272932的博客
11-21 848
例如，在癌症诊断中，如果一个模型的准确率非常高，但是它没有识别出所有的癌症患者，那么这个模型的召回率就会很低。相反，如果一个模型的召回率非常高，但是它错误地诊断了许多非癌症患者，那么这个模型的准确率就会很低。，其中TP表示真正的正类，FN表示模型未能识别出的正类。因此，召回率的值也在0到1之间，值越大表示模型能够找出更多的正类。则是用来衡量模型能够找出所有实际存在的正类的比例，即所有真实的正类被模型找出的比例。是用来衡量预测结果中真正为正类的比例，即预测为正类的样本中有多少是真正的正类。
召回率与准确率
weixin_30481087的博客
04-22 1204
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出来了。 正确率、召...
Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子
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在机器学习和深度学习中，评估模型性能的关键指标包括误判率、准确率和召回率。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了一种灵活的方式来计算这些指标。以下是对这些概念的详细解释。 **准确率(Accuracy)**： ...
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十年磨一剑，沉淀……
12-31 7193
评价指标： (1)(True Postive TP): 若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类 (2)(True Negative TN): 若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类 (3)(False Postive FP): 若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类 (4)(False Negative FN: 若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类...
准确率与召回率
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1、准确率与召回率（Precision & Recall） 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...
Precision&Recall
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实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是 而召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。 其实就是分母不同，一...
Precision (精确率) 和 Recall (召回率)
weixin_51976215的博客
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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。
精确率、准确率、召回率
koukou的博客
12-02 5041
一 、准确率 (Accuracy) 准确率是对总体样本的评判 概念 判断器的判断是否正确（正确包含两个方面）: 1 正样本判断为正 2 负样本判断为负 计算公式 Precision = （样本中判断正确的数量）/ （总体样本数量） 二 、精确率(Precision) 精确率是对预测结果的评判 计算公式 Precision = （预测结果中正真的正例数）/ （预测结果中的正例数） 预测结果中的正例数 （正例数包含两个方面） 1 正的预测为正的 2 负的预测为正的 三 、 召回率
模型评估：精确率召回率准确率
feishuoren的博客
10-14 4372
A: 相关，且召回（预测为1）后也认为相关 B: 不相关，但召回（预测为1）后认为相关 C: 相关，但召回（预测为1）后也认为相关 D: 不相关，且召回（预测为1）后也认为不相关 我们假设X为预测值，Y为真实值 精确率、召回率、准确率计算 召回率 Recall = P（Y=1 | X=1）= A / A+C 召回样本（预测为1的样本）中相关样本数 精确率 Precision = P（X=1 | Y=1）= A / A+B 相关样本，也即正样本 准确率 Accuracy = A+D / A+.
一句话讲清楚关于精确度和召回率的区别
happyfreeangel的博客
09-18 2786
看过许多AI书籍， 关于混淆矩阵里的精确度precision 和 召回率recall 这2个概念，看懂了但是总是容易混在一起，很很影响使用。 死记硬背公式，用处不大。后来认真研究发现，原来他们2者的主要差异就在于 测试的对象是单个类别还是多个类别。如果是多个类别的准确度测试就是精确度，如果对单一个类别的分类准确度测试就是召回率。 精确度precision: 对多种类别对象，准确识别出某个类别的的概率，就是我们日常生活中说的准确度。 召回率recall （测试的对象必须都是同一个分类， 简单说就是对
理解机器学习：准确率陷阱与混淆矩阵详解
以癌症检测为例，当模型预测为1（癌症）和0（非癌症）时，混淆矩阵可以帮助我们计算精准率（Precision, TP / (TP + FP））和召回率（Recall, TP / (TP + FN）），这两个指标分别衡量了模型在预测为正例时的正确性和...
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