深度学习常用评价指标（Accuracy、Recall、Precision、HR、F1 score、MAP、MRR、NDCG）——推荐系统

原创 已于 2022-04-14 17:43:25 修改 · 1.5w 阅读 · 81 ·
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#机器学习 #人工智能 #深度学习

于 2022-04-11 17:08:19 首次发布
这篇博客详细介绍了机器学习中的评估指标，如准确率、召回率、精确率、F1分数等，并通过混淆矩阵进行解释。文章强调了这些指标在不同场景下的重要性和局限性，同时提到了命中率、平均精度均值、平均倒数排名和归一化折损累计增益等其他关键度量标准，帮助读者全面理解模型性能的评价方法。

混淆矩阵

混淆矩阵
P(Positives) N(Negatives)
T(Ture) TP：正样本，预测结果为正 TN：负样本，预测结果为正
F(False) FP：正样本，预测结果为负 FN：负样本，预测结果为负

总结

Accuracy \frac{TP+TN}{TP+FP+TN+FN}
Recall \frac{TP}{TP+FN}
Precision
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深入浅出之深度学习评价指标
浩瀚之水的专栏
10-30 2095
准确率的计算公式为：准确率 = 正确预测的样本数 / 总样本数，即（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）。
推荐系统常用评价指标(recall,MAP,MRR,NDCG,F1,ROC等)
Marcus-Bao的个人主页
03-05 8664
这里主要总结一下推荐系统当中常见的一些评价指标,主要包括: MAE,RMSE,recall,precision,MAP,MRR,NDCG等 MAE(Mean Average Error,平均绝对误差) 表示预测值和实际值之间的绝对误差的平均值. ##RMSE(Root Mean Square Error,均方根误差) 均方根误差是用来衡量观测值同真实值之间的偏差,RMSE越小越好. ##Reca...
【推荐系统1---评价指标ACC、Recall、Precision、F1 score、HR、MRR、NDCG】
qq_45584615的博客
10-09 1591
S为样本的数目，可以理解为用户的需求项的数目。FP：False&Positive（positive表示正样本，false表示预测错误，即预测为正样本，实际也是负样本）FN：False&Negative（negative表示负样本，false表示预测错误，即预测为负样本，实际是正样本）预测结果列表中预测正确的样本占所有样本的比例，即用户想要的项目有没有推荐到，强调预测的“准确性”。预测为1的样本中实际为1的频率，也就是TP/（TP+FP）实际为1的样本中被预测为1的频率，TP/（TP+FN）
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一、分类任务 分类任务一般有二分类、多分类和多标签分类。 多分类： 表示分类任务中有多个类别，但是对于每个样本有且仅有一个标签，例如一张动物图片，它只可能是猫，狗，虎等中的一种标签（二分类特指分类任务中只有两个类别） 多标签： 一个样本可以有多个标签。例如文本分类中，一个文本可以是宗教相关，也可以是新闻相关，所以它就可以有两个标签。 常见的评价指标有：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating
深度学习（3）—— 评估指标
最新发布
m0_61990598的博客
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本文系统介绍了机器学习分类和回归任务的评估指标。对于二分类任务，重点解析了混淆矩阵及相关指标（准确率、精确率、召回率、F1-Score），详细说明了ROC曲线和PR曲线的应用场景与解读方法。在多分类任务部分，对比了宏平均和微平均的计算方式及适用场景。回归任务部分则概述了基础误差、相对误差和拟合优度三类指标。全文通过医疗诊断等实例，深入浅出地阐述了不同指标的业务意义，为模型评估提供了实用指导。
深度学习之评价指标
柏拉图工作室-AI学科
12-28 1773
分类涉及到的评价指标特别多，不是这个率就是那个率，很容易混淆，这篇文章就梳理下分类模型的评价指标。 为了解释混淆矩阵，先来看看下⾯这个⼆分类的例⼦。 例：有20个病⼈来医院检查，是否患病的预测值和真实值如下表所⽰。 病号 预测值 真实值 病号 预测值 真实值 1 1 1 11 0 0 2 0 0 12 0 0 3 0 1 13 0 0 4 1 0 14 1 1 5 0 0 15 0 0 6 1 1 16 1 0 7 0 0 17 1 1 8 0 0 18 0 0
python文本分类评价指标 top1如何计算_推荐系统排序（Ranking）评价指标
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一、准确率(Precision)和召回率(Recall)(令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表，而T(u)是用户在测试集上的行为列表。)对用户u推荐N个物品(记为R(u))，令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u)，然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度：准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录；召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终...
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深度学习模型评估指标 文章目录深度学习模型评估指标1. 基本指标2. 指标1. 准确率Accuracy2. 精确度Precision和召回率Recall3. F1 score4. 混淆矩阵5. ROC曲线与AUC指标6. TAR，FRR，FAR 1. 基本指标 标签为正样本，分类为正样本的数目为True Positive，简称TP； 标签为正样本，分类为负样本的数目为False Negative，简称FN； 标签为负样本，分类为正样本的数目为False Positive，简称FP； 标签为负样本，分类为负样
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常用的推荐算法指标解释总结 1. 指标计算的参数（TP，TN，FP，FN） 　　TP：被正确分类的正例（True-Positive），即正例被分成正例的样本。 　　TN：被正确分类的负例（True-Negative），即负例被分成负例的样本。 　　FP：被错误分类的负例（False-Positive），即本来是负例却被分成了正例的样本。 　　FN：被错误分类的正例（False-Negative），即本来是正例却被分成了负例的样本。 2. 预测精准度（Accuracy） 　　即被正确分类的正例和
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本文参考大量文章整理了推荐系统中推荐系统中常用评价指标的定义及实现, 包含 Recall, Precision, HR, MRR, MAP, NDCG 等指标.
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【一文看懂】深度学习中常用的各项评价指标含义TP、FP、TN、FN、Accuracy、Recall、F1、IoU、mIoU
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无论是对于图像领域的分类、分割问题，亦或点云领域的物体分类、场景分割，在评价一个模型的好坏时，经常涉及TP、FP、TN、FN、IoU、Accuracy。。。等指标进行衡量，那么这些指标是什么意思呢？我请到了鸭子先生、猴子客人和熊猫管家来给大家亲身示范一下。咦！发现10个可爱的小动物，可是我们不知道是什么动物，要不用深度学习分一下类吧？ 这个时候我们直接掏出训练好的，把这些小动物丢进去，一番等待之后，我们有了以下的预测结果： 很明显，模型并没有非常完美的完成任务。但是如何评价它呢？对某一来讲：T = tru
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