多分类衡量指标

最新推荐文章于 2025-05-21 10:52:25 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 多分类指标
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本文介绍了多分类问题中的关键衡量指标：敏感度（TPR）、特异度（TNR）和准确率。敏感度关注分类器正确识别正例的能力，特异度关注对负例的识别，而准确率则综合考虑了正负样本的分类正确情况。这些指标对于评估分类器性能至关重要。

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1、sensitive(灵敏度又称TPR): TP/（TP+FN） 所有正样本中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力。

2、specificity(特效度又称TNR)：TN/(TN+FP) 所有负样本被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力。

3、accuracy（正确率）：（TP+TN）/(TP+TN+FP+FN) 被分对的样本数除以所有样本的总数，值越高分类器的识别能力越强。

TP: 将正类预测为正类数； FN: 将正类预测为负类数；TN: 将负类预测为负类数；FP : 将负类预测为正类数。

二分类、多分类、多标签分类的评价指标
LiuRuiaby35646的博客
07-29 7241
每个样本只能属于两个类别中的一个每个样本只能属于多个类别中的一个。准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例。精确率是模型正确预测的正类样本数占所有预测为正类的样本数的比例。召回率是模型正确预测的正类样本数占所有实际为正类的样本数的比例。F1分数是精确率和召回率的调和平均数。混淆矩阵是一个表格，用于描述模型预测结果的表现。ROC AUC 是 ROC 曲线下的面积，衡量模型的分类性能分类报告汇总了精确率、召回率和 F1 分数等指标。
机器学习中衡量分类问题的性能指标
weixin_57038791的博客
11-21 809
当我们想要衡量一个分类模型的优劣时，可以用到精确率、正确率，混淆矩阵，召回率（Recall）、 Specificity（特异性）、F1 Score衡量指标。
分类器 好坏的评价参数求法
AimAtFuture的专栏
07-12 1513
function [Sensitivity, Specificity, Accuracy, MCC, Presion] = ComputeEvaluationIndexes(Confusion_Matrix, Ci) % param :   Confuse_Matrix 表示所要计算的混淆矩阵 % param :   Ci 表示我们只关心第i类的估计指标 %Step 1: calcu
使用sklearn对多分类的每个类别进行指标评价操作
09-16
主要介绍了使用sklearn对多分类的每个类别进行指标评价操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
多分类任务评估指标的简单介绍
最新发布
2401_83171592的博客
05-21 846
以下是对多分类任务中核心指标的详细说明，包括其作用、计算方法、适用场景及对比分析。综合评估分类器在精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的平衡性能，适用于多类别分类任务。F1 分数：其中：Precision（精确率）：正确预测的正类占所有预测为正类的比例。Recall（召回率）：正确预测的正类占所有真实正类的比例。多分类扩展：Macro-F1：对每个类别的F1取算术平均。Micro-F1：汇总所有类别的TP、FP、FN后计算全局F1。Weighted-F1：按每个类别的样本数量加权平均F1
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woshisunwen的博客
12-13 1万+
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心电图心跳信号多分类预测（一）
疯子书生的博客
03-15 4733
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