准确率与召回率（Precision & Recall）、F-score

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#算法

准确率和召回率是评估信息检索和分类效果的关键指标，精确度衡量查准率，召回率衡量查全率。F-score是两者调和平均数，用于综合评价。在实际应用中，根据需求平衡Precision和Recall。F1分数是常见的F-score形式，它同时考虑了准确率和召回率。E值是另一种评价方式，重视查准率和查全率的平衡。 
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、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先：
    1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 /  提取出的信息条数     
    2. 召回率 = 提取出的正确信息条数 /  样本中的信息条数    
两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。   
    3. F值  = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值）
      由此可见，正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；召回率，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。
当然希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。比如极
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详解分类指标Precision，Recall，F1-Score
酒酿小圆子呀～
07-20 8373
在使用机器学习算法的过程中，我们需要对建立的模型进行评估来辨别模型的优劣，下文中主要介绍常见的几种评估指标。以下指标都是对分类问题的评估指标。在二分类任务中，假设只有正类（1）和负类（0）两个类别，True（1）和False（0）分别表示预测结果对或错；Positive（1）和Negative（0）表示预测为正类或负类。这里：True/False代表判断结果是否正确，Positive/Negative代表预测类别结果。
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低召回率，高精确率: 系统过于挑剔，推荐较少的视频，大多数是相关的，但错过了很多相关视频。这导致高精确率但低召回率。高召回率，低精确率: 系统过于宽泛，推荐了很多视频，捕捉了更多的相关视频，但也包括许多不相关的视频。这导致高召回率但低精确率。在这两种情况下，精确率和召回率之间的不平衡导致了低F1评分，突显了需要更好地平衡以实现最佳推荐系统。
Recall, Precision and F-score
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09-28 281
F1score(alsoF-scoreorF-measure) ，调和平均数稍微有点不好理解，最关键的是，不知道分子的情况下，采用调和平均数。 转载于:https://www.cnblogs.com/Matrix420/p/4843181.html...
Precision, Recall, F-score, ROC, AUC
小树学信奥
08-03 996
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准确率(Precisio)、召回率(Recall)、F1-Measure
chlele0105的专栏
03-16 2471
在做图像检索时，通常会遇到准确率(Precisio)、召回率(Recall)，在此记录一下他们的含义 我们用P代表Precision，R代表Recall 简单来说，Precision指的是检索出来的条目中有多少是准确的，Recall指的是所有准确的条目有多少被检索出来。 也可以用下面这张图来解释 我们当然希望检索的结果P越高越好，R也越高越好，但事实上这两者在某些情况下是矛
准确率（Precision）和召回率（Recall）
小胖子的博客
01-18 4051
因为最近在研究图像检索的时候，需要考虑检索性能的时候常常会用到准备率和召回率这样的参数。之前又一直会忘记或者混淆，所以这里做一个记录。 看到一张解释得一目了然的图片来解释这两个概念，故引用至此。 （引用连接：http://www.cnblogs.com/bluepoint2009/archive/2012/09/18/precision-recall-f_measures.html）
【术语扫盲】评估指标Precision、Recall、F1-score、Support是什么含义？
最新发布
yang_jiangning的博客
06-08 1382
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weixin_44708254的博客
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先来讲一下精确率(Precision)和准确率(Recall)，首先要明确一点，精确率不等于准确率（Accuracy），两者是不同的，后面也会讲到准确率。很多时候，模型不只关心其中某个指标，因此需要平衡精确率和召回率，因此就有了F1-score，F1值是精确率和召回率的调和均值。识别成狗的有75张，正确识别的55张，识别成猫的25张，正确的15张，那么关系表就如下。也就是说识别成狗的样本里，正确的比例，例子里就等于55/(55+20)假如我们正在做猫狗的二分类识别任务，假设狗是正样本，猫是负样本，
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03-02 456
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影子
12-23 6163
其中，真实为正例且被预测为正例的样本数为真正例（True Positive, TP），真实为负例但被误预测为正例的样本数为假正例（False Positive, FP），真实为负例且被预测为负例的样本数为真负例（True Negative, TN），真实为正例但被误预测为负例的样本数为假负例（False Negative, FN）。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网，逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。= 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值）
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weixin_34288121的博客
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F1-score 是准确率和召回率的调和均值，其计算公式为： F1-score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) 其中，precision 表示准确率，recall 表示召回率。 准确率和召回率是二分类问题中常用的评价指标，准确率指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例，召回率指分类器正确分类的正样本数占所有正样本数的比例。准确率和召回率都是越高越好，但是在某些情况下，它们之间存在一定的矛盾关系，即准确率高时召回率可能较低，召回率高时准确率可能较低。 F1-score 综合了准确率和召回率，能够更全面地评价分类器的性能。当准确率和召回率同时较高时，F1-score 也会较高；当准确率和召回率有一个较低时，F1-score 会受到较大的影响，因此 F1-score 更能反映分类器的稳定性和鲁棒性。
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