准确度、召回率、精度（accuracy recall precision）通俗易懂的解释

最新推荐文章于 2025-04-13 01:36:51 发布
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文章标签： 机器学习 准确度 精度 召回率

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caixxiong
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【机器学习】准确率、精确度、召回率和 F1 定义
gongdiwudu的专栏
07-02 9235
数据科学家选择目标变量后 - 例如他们希望预测电子表格中的“列”，并完成了转换数据和构建模型的先决条件，最后步骤之一是评估模型的性能。
大模型跨领域知识迁移：提示词bridging知识鸿沟
AI天才研究院
12-28 1046
大模型跨领域知识迁移：提示词bridging知识鸿沟 关键词 大模型 跨领域知识迁移 提示词 bridging 知识鸿沟 摘要 本
准确率、精确率和召回率的解释
qq_38109282的博客
10-14 229
分类问题： 参考准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
浅谈模型evaluation易混淆的概念：精确率 vs 召回率
RayLobeCode的博客
03-24 585
精确度（Precision）关注的是模型预测为正类的样本中，多少是正确的，主要关注假正例（FP）。召回率（Recall）关注的是所有真实的正类样本中，模型找到了多少，主要关注假负例（FN）。精确度和召回率通常是相互平衡的，高精确度可能会导致低召回率，反之亦然。这也是为什么在实际应用中，F1 分数（精确度和召回率的调和平均）常常被用作综合衡量的指标。
精度、准确度、召回率等概念
mixiaoxinmiss的博客
06-15 922
表格 prediction positive negative truth-t true-positive false-negative truth-f false-positive ture-negative 为方便记忆，说明： positive 与 negative 是学习模型预测的结果（相当于是名词性质） ...
准确率，精度与召回率
u012097202的博客
07-14 551
准确率，精度与召回率欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 准确率,精度与召回率 假设某鱼塘有100条鱼，鲤鱼80条，鲫鱼20条，目标是捕到所有鲫鱼。让某人捕50条鱼，其中20条是鲫鱼
[机器学习] 二分类模型评估指标---精确率Precision、召回率Recall、ROC|AUC
摩登都市天空---专栏
12-13 2万+
目录 为什么要评估模型? 怎么检验和评估模型? 评估指标 (Evaluation Matrics)是什么? 错误率,精度,误差的基本概念: 分类器评估指标 混淆矩阵 1. 准确率P、召回率R、F1 值 2. ROC与AUC ROC 计算例子 1. 分析数据 2. 针对score，将数据排序 3. 将截断点依次取为score值 为什么要评估模型? 一句话,想找到最有效的模...
图像识别模型评估：准确度、召回率与F1分数的专家分析
本文从图像识别模型评估的视角出发，系统性地探讨了准确度、召回率和F1分数等基础理论，并阐释了这些评估指标在实际图像识别任务中的重要性和计算方法。通过对准确度和召回率的权衡分析，以及F1分数的应用案例，文章...
ROC 曲线/准确率、覆盖率（召回）、命中率、Specificity（负例的覆盖率）
weixin_30439067的博客
05-03 5211
欢迎关注博主主页，学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频教程） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&amp...
以处理文本数据的NLP(Natural Language Processing)任务作为主要研究对象，介绍常用的文本分类方法
AI天才研究院
08-04 799
2020年是机器学习和人工智能领域的一年。在这一年里，AI模型能力的突飞猛进已经为很多行业提供了巨大的发展空间。而对于一些复杂且具有挑战性的问题，传统的基于规则、经验的解决方案并不能胜任，这时候人们就需要借助数据科学的力量来对数据进行分析处理。然而，在大数据时代，如何对离散型数据进行分析处理，仍然是一个重要的话题。在这个背景下，本文将以处理文本数据的NLP(Natural Language Processing)任务作为主要研究对象，介绍常用的文本分类方法。
RAG私域问答场景升级版方案(第二期方案)[2]：工业级别构建私域问答（业务问题、性能问题、安全成本问题等详细解决方案）
丨汀、的博客
08-07 754
RAG私域问答场景升级版方案(第二期方案)[2]：工业级别构建私域问答（业务问题、性能问题、安全成本问题等详细解决方案）
机器学习（二十二）：精度和召回率
weixin_45733884的博客
07-24 1030
倾斜数据集：一个数据集中的正面和负面例子的比例非常不平衡，比如数据集中，结果为1的占比20%，结果为0的占比80%例子：如果数据集的结果中只有0.5%是1，其余结果是0。有一个模型的预测准确度是99.5%，但是预测了所有数据的结果都是0，这个模型的准确度很高，但是预测不出结果为1，这不能代表这个模型是好模型。因此需要引入其他的误差度量方式来评估模型好坏。
吴恩达深度学习复盘(15)精度和召回率
最新发布
wgc2k的博客
04-13 951
当机器学习应用中正负例比例严重失衡（远非 50:50）时，准确性这样的常用评估指标效果不佳。以训练二元分类器检测罕见疾病为例，假设测试集上错误率为 1%（正确率 99%），看似结果很好，但如果疾病罕见（如人群中只有 0.5% 的病人患病），一个简单的总是预测 “Y 等于 0”（即预测无病）的算法，其错误率可能更低（0.5%）。在正负例不平衡的情况下，很难根据准确率判断算法优劣。
机器学习（21）---召回率(recall)、精度(precision)和准确率(accuracy)
m0_62881487的博客
10-10 5553
精度（precision）和召回率（recall）是衡量机器学习模型性能的重要指标，特别是数据集分布不平衡的案例中。
关于精确率（Precision）和召回率（Recall）粗浅的理解
404 Not Found
04-07 917
两个公式分子都是模型预测正确的阳性样本数，即TP，Precision是所有模型认为是阳性的样本中TP的比例，而Recall是数据集所有真阳性中TP的比例。这里简单写一下一直让我困惑的两个指标Precision和Recall的理解。
机器学习入门教学——精度(Precision)、召回/真阳性率(Recall/TPR)、假阳性率(FPR)
计算机硕士的博客
08-17 4269
机器学习入门教学——精度(Precision)、召回/真阳性率(Recall/TPR)、假阳性率(FPR)，精度与召回的区别。
精度和召回率的通俗解释
m0_59024303的博客
08-09 1305
混淆矩阵： 真正类(TP) 假负类(FN) 假正类(FP) 真负类(TN) T:TRUE F:FALSE P:POSITIVE N:NEGATIVE 精度：TP/(TP+FP) 召回率：TP/(TP+FN) 精度：所有被预测为正类的实例中预测正确的实例的所占比例 找回率：所有为正类中被预测为正确的比例 这么说比较拗口，举个栗子： 你有一台机器，他的功能是：判断一个水果是不是西瓜 假设这台机器的精度是0.9，召回率是0.7 精度： 此时你给这台机器一个水果，这台机器说他是西瓜，那么这太机器预测的正
深度学习笔记: 最详尽解释预测系统的分类指标(精确率、召回率和 F1 值)
weixin_53765658的博客
07-02 2021
让我们来谈谈预测系统的分类指标以及对精确率、召回率和F1分数的直观解释。每当我们设计预测系统时，无论是统计模型还是复杂的神经网络，我们都希望看到它的表现如何。我们希望准确了解输出的质量，不仅如此，我们还希望能够将它们与其他当代或最先进的系统进行比较，以证明我们的方法更优。制定这样的比较并不简单。我们必须从多个角度提出质量问题，这需要一个良好的指标来量化输出的质量，使它们能够直接与其他方法进行比较，并确保输入不变性。
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
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