模型评估方法（Accuracy，Precision，Recall，F1 Score，ROC，AUC，IoU）

最新推荐文章于 2024-10-26 20:51:12 发布
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#机器学习

本文深入探讨了模型评估的关键指标，包括混淆矩阵、Accuracy、Precision、Recall、F1 Score、ROC曲线及其对应的AUC，以及在目标检测中的IoU概念。Accuracy是预测正确的比例，Precision衡量预测正例的准确性，Recall关注找出所有正例的能力，F1 Score综合了Precision和Recall，ROC和AUC用于评估模型的二分类能力，而IoU则用于评价检测框的匹配程度。

一、混淆矩阵
在这里插入图片描述

二、Accuracy
Accuracy=预测正确的数量/总数量=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)Accuracy=预测正确的数量/总数量=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)Accuracy=预测正确的数量/总数量=(TP+TN)/(TP+

最低0.47元/天 解锁文章
一[3.0]、 yolov8 性能评估指标（mAP、Precision、Recall、FPS、IoU）
努力努力努力
06-23 346
在根据测试集数据评估模型时，得到各特征线性组合后的置信度得分，当确定某阈值后，若得分小于阈值则判为负类，否则为正类，计算出此时的Precision和Recall结果并保存。一般来说，在同一测试集，上面的比下面的好。当P和R的值接近时，F1值最大，此时画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1，此时的F1对于PRC就好像AUC对于ROC一样。图中的蓝色折线代表“person”类别，整体趋势为随着置信度的增加，精确度也在增加，在置信度为0.92时，精确度达到了1。
模型评价指标----准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
m0_37737957的博客
08-28 1667
1、精确率（Precision）与召回率（Recall） 2、Precision-recall 曲线、F1-score与准确率（accuracy） 3、ROC、AUC 4、Per-Region-Overlap（PRO）
ROC、Precision、Recall和Accuracy
Yuyiin
10-20 1440
1.Precision&Recall 大多数情况下将样本分类为正例或反例的代价是不同的，当某个类别分类（正确）的重要性大于其他时，仅仅使用分类错误率来度量是不充分的，这样的度量错误掩盖了样例如何被错分的事实。 Precision（查准率）：预测为正例的样本中真正正例的比例。 TP/(TP+FP) Recall（召回率）：真正为正例的样本有多少被预测出来。 TP/(TP+FN) 例如： r...
pytorch accuracy和Loss 的计算
weixin_51396863的博客
05-07 1万+
最近学习代码时发现当自己去实现代码的时候对于样本的Loss和accuracy的计算很不理解，看别人的代码也是靠猜测，所以自己去官方文档学习加上自己做了个小实验以及搜索了别人的博客，总是算明白了怎么回事，所以打算写下来记录（纯粹记录，无参考意义） accuracy 计算 关于accuracy的计算：acc=正确个数 / 样本总数我们知道，经过模型的输出的最后的一个结果是通过一个softmax算法的出来的，也就是说，输出的给过给出了这个模型对于每个类别的概率预测（且所有概率相加等于1），概率最大的类别也就是.
【评价指标】混淆矩阵Confusion Matrix、iou、miou、召回率、准确率及代码实现
ting的博客
03-24 3769
混淆矩阵Confusion Matrix是大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, n_classes 表示类的数量。混淆矩阵可以用于直观展示每个类别的预测情况。并能从中计算精确值(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、交并比(IoU)。
对accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
weixin_30919919的博客
09-02 932
　　最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信息不同。为了便于后续的说明，先建立一个二分类的混淆矩阵 ，以下各参数的说明都是针对二元分类 ...
模型准确率accuracy
醉糊涂仙的博客
12-13 1万+
以二分类问题为例： 假如：共有365个水果，只有两种类别，橙子和橘子. 准确率=分类正确数/365x100% 不足：假如365个水果当中有364个橙子，1个橘子。现有分类器，无论来什么水果都判定为橙子。准确率可达99.7%，但是显而易见这个模型根本没有判别能力。再换一组数据，准确率将直线下降。 上面这种现象称为label不平衡 以准确率判定模型是否优秀不够科学，所以引入ROC曲线。...
深度学习分类常见评价指标：accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲线
qq_38895920的博客
05-22 4505
深度学习分类时常用到以下指标，这里做一个总结： 首先介绍一些指标的定义： (1)若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(True Negative TN) (3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive FP) (4)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negative FN） 这四个部分可以构成一个混淆矩阵： ...
机器学习常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么东西？...
程序员一一涤生
09-24 456
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！ 我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。 Positive 正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。 Negative 负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。 TP 一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。 TN: 一组预测...
分类模型评估指标：Accuracy、Precision、Recall、F1、ROC曲线、AUC、PR曲线
最新发布
m0_51448653的博客
10-26 1732
Accuracy=TT+TFALLAccuracy = \frac{TT + TF}{ALL}Accuracy=ALLTT+TF​1.分类器到底分对了多少？ 2.返回的图片中正确的有多少？ 3.有多少张应该返回的图片没有找到？ 这个问题可以通过Recall值来体现（因为Recall值 = 有多少张应该返回的图片没有找到 / 应该返回的图片总数，该公式中除了"有多少张应该返回的图片没有找到"的值是变量以外，其它均为常数）召回率代表“本应返回的照片中，实际返回了多少”Recall为返回的图片中汉堡的图片的数目
混淆矩阵计算Accuracy，IoU，dice等评价指标出现nan值
weixin_45011313的博客
08-18 5197
accuracy出现nan值，一定要考虑数据是否正确！！！！
【机器学习】模型评估
m0_63919802的博客
10-23 4314
模型的准确率（Accuracy）是指模型在测试集上预测正确的样本数占总样本数的比例。通常用公式表示为：准确率 = 预测正确的样本数 / 总样本数在二分类问题中，如果将真正例定义为模型正确预测的正例数，真反例定义为模型正确预测的负例数，假正例定义为模型将负例错误地预测为正例的样本数，假反例定义为模型将正例错误地预测为负例的样本数，那么准确率可以进一步细分为：准确率 = (真正例 + 真反例) / (真正例 + 真反例 + 假正例 + 假反例)准确率是评估模型性能的基本指标之一。
根据P(precision)、R（recall）计算F1和iou
向上生长的程序媛的博客
11-17 1万+
一、首先，了解TP 、TN 、FP、 FN的基本概念 TP：被模型预测为正类的正样本（预测正确的正样本） TN：被模型预测为负类的负样本（预测正确的负样本） FP：被模型预测为正类的负样本（预测错误的正样本） FN：被模型预测为负类的正样本（预测错误的负样本） 二、根据TP 、TN 、FP、 FN计算P(precision)、R（recall） precision 计算公式： recall 计算公式： accuracy计算公式： 三、根据P(precision)、R（recal.
分类指标：准确率、精确率、召回率、F1 score以及ROC、AUC、宏平均、加权平均
TFATS的博客
06-29 1万+
本文将介绍： 混淆矩阵（Confusion Matrix） 准确率（accuracy） 召回率（recall） 精确率（precision） F1score ROC和AUC 宏平均(macro avg) 微平均(micro avg) 加权平均(weighted avg) 一，混淆矩阵（Confusion Matrix） 在n分类模型中，使用n行n列的矩阵形式来表示精度，纵列代表n个分类，在每行中的n个数据代表分别预测在每个类别的个数，完美的预测应该是一个列序数=行中有数据的索引数的一条斜线。 TP：
评价指标：精确率与召回率
qq_43647582的博客
06-01 1505
@[转载文章https://blog.youkuaiyun.com/qq_34290470/article/details/101619442] (精确率与召回率) 机器学习-精确率与召回率   数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)等。   二元分类器：   混淆矩阵 True Positive(真正，TP)：将正类预测为
准确率 (Accuracy)
大连赵哥的博客
07-26 2942
准确率 (Accuracy)
一分钟看懂深度学习中的准确率（Accuracy）、精度（Precision）、召回率（Recall）和 mAP
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11-23 4万+
1. 真假阳性阴性 我们查体的时候，经常会听说检测结果呈”真阳性“、”假阴性“等说法。 其中”真“、"假"说的是检查结果的对错。”真“意味着检测结果是正确的，"假"意味着检测结果是错误的。 ”阳性“、"阴性"说的是这次的检查结果。阳性，意味检测出了预定的目标。阴性，意味着没查出预定的目标。 一共四种组合： 检测结果 英文术语 含义 真阳性 true positive 正确地检测到阳性结果：即检测结果正确，并且结果呈现阳性 假阳性 false positive 错误地检测到阳性结果：即
机器学习算法评估_准确率（Accuracy），精确率(Precision)，召回率和F1-Measure
鲸落寰宇
06-14 6528
本文阐述机器学习常用的算法评估指标，简单明了解释了准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）以及F1-Measure相关概念。
算法与模型评估：准确率(Accuracy)，精确率(Precision)，召回率(Recall)和综合评价指标(F1-Measure)
阿拉灯神丁Vicky
04-12 2万+
本文首发于个人博客,点击访问原文 序言 自然语言处理(ML)、机器学习(NLP)、信息检索(IR)等AI领域，评估(evaluation)是一项非常重要的工作，其模型或算法的评价指标往往有如下几点：准确率(Accuracy)，精确率(Precision)，召回率(Recall)和综合评价指标(F1-Measure)。 简单整理，以供参考。 准确率（Accuracy） 准确率(Accura...
深度学习模型性能评估与代码实战指南
为此，需要引入精确率（Precision）、召回率（Recall）与F1-Score。精确率关注“预测为正的样本中有多少是真的正例”，召回率则衡量“真实正例中有多少被成功找出”。F1-Score是两者的调和平均数，能够综合反映模型...
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