精度 召回率 F score

最新推荐文章于 2021-08-18 10:14:44 发布
最新推荐文章于 2021-08-18 10:14:44 发布
阅读量155 收藏
点赞数
分类专栏： udacity学城
原文链接：https://classroom.udacity.com/nanodegrees/nd009-cn-advanced/parts/fca6f374-bc99-407c-b27d-67b88db15bd3/modules/9405feeb-2fff-4095-b5a0-c6c1baf1ca45/lessons/847f6e62-fdb8-4209-8ed3-88a4ee74a967/concepts/944ae914-395f-4e65-a5f3-0ac24593c861
版权
本文深入探讨了模型评估中的精度、召回率及Fβ值的概念。通过不同应用场景（宇宙飞船、通知模型、免费样品模型）的案例分析，阐述了如何根据实际需求选择适合的模型评估指标。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在所有我们预测的阳性结果中，有多少是正确的？ 精度 = 真阳性 / （真阳性 + 假阳性） 

  • 对于宇宙飞船，我们不允许出现任何故障零件，可以检查本身能正常运转的零件。因此，这是一个高召回率模型，因此 β = 2。
  • 对于通知模型，因为是免费发送给客户，如果向更多的用户发送邮件也无害。但是也不能太过了，因为可能会惹怒用户。我们还希望找到尽可能多感兴趣的用户。因此，这个模型应该具有合适的精度和合适的召回率。β = 1 应该可行。
  • 对于免费样品模型，因为寄送样品需要成本，我们不希望向不感兴趣的用户寄送样品。因此是个高精度模型。β = 0.5 应该可行
精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线
python收藏家的博客
03-04 1894
机器学习 模型度量 精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线介绍说明
准确率、精确率、召回率、F—score比较
weixin_45061570的博客
04-23 2537
举例来说，用血压值来检测一个人是否有高血压，测出的血压值是连续的实数（从0~200都有可能），以收缩压140／舒张压90为阈值，阈值以上便诊断为有高血压，阈值未满者诊断为无高血压。二元分类模型的个案预测有四种结局： 真阳性（true positive， TP）：诊断为有， 实际上也有高血压； 伪阳性（false positive，FP）：诊断为有，实际却没有高血压； 真阴性（true negat...
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
mousever的专栏
09-21 5万+
下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标： 1、准确率与召回率（Precision & Recall） 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
准确率、精度和召回率
zj
10-23 1万+
原文链接 精度（查准率）和召回率（查全率）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。 什么是分布不平衡的数据集？ 倘若某人声称创建一个能够识别登上飞机的恐怖分子的模型，并且准确率（accuracy）高达 99%。你相信吗？好了，有这么一个模型：将美国机场起飞的所有乘客简单地标注为非恐怖分子。已知美国全年平均有 8 亿人次乘客，并且在 2000-2017 年间共发现了 19...
精度和召回率的通俗解释
m0_59024303的博客
08-09 1320
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
召回率、精确率、精确度、F值
我乐飞的技术博客
07-27 5249
召回率、准确率和F值 召回率 精确率 例子 召回率、准确率和F值   信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率 召回率 召回率也叫查全率 我预测中真正正确的数目与测试数据集中的真正正确的比值 召回率 = 系统检索到的相...
micro_macro_PR( pred_label , orig_label) ：计算微观和宏观平均：精度、召回率、F-score。-matlab开发
05-30
在机器学习和数据挖掘领域，评估模型性能是一个关键步骤，其中常用的评估指标包括精度（Precision）、召回率（Recall）和F-score。这些指标能够帮助我们理解模型在预测任务中的表现，尤其是在多类分类问题中。本文将...
使用Matlab进行微观与宏观平均的精度、召回率、F-score计算
精度关注的是被模型正确预测为正例（positive）的比例，召回率则衡量的是实际正例中有多少被正确识别，而F-score是精度和召回率的调和平均，为解决两者平衡问题提供了一个综合评价。在某些情况下，单一指标可能无法...
在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例
01-20
官网上例程用的方法统统都是正确率，使用的是torch.eq()这个函数。 但是为了更精细的评价结果，我们还需要计算其他各个指标。在把官网API翻了一遍之后发现并没有用于计算TP，TN，FP，FN的函数。。。 在动了无数歪...
sklearn计算准确率、精确率、召回率、F1 score
热门推荐
MrLittleDog的博客
03-06 18万+
目录混淆矩阵准确率精确率召回率 分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务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 Characteristic Curve）等。 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1 score进行讲解，ROC曲线可以参考我的这篇文章...
召回率 精度 f值_对精度召回率和f分数概念有完整的了解
weixin_26756255的博客
09-02 776
召回率 精度 f值Developing an efficient machine learning algorithm with a skewed dataset can be tricky. For example, the dataset is about fraudulent activities in the bank or cancer detection. What happens i...
精确度(Precision)、召回率(Recall)和F1_Score
Ling的博客
09-06 1万+
欢迎使用Markdown编辑器写博客 在衡量模型性能好坏时，我们经常用到准确率、召回率和F1评分，再此做记录，以防遗忘。 https://blog.youkuaiyun.com/gagalaha/article/details/51327083 Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdow...
精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线
霖的博客
06-04 2920
我只是一名搬运工，以下内容来自：刘建平Pinard：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5993450.html   在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？   首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： 1. 定义: TP, FP, TN,...
准确率（Accuracy）、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、AUC、ROC的理解
飘过的春风
05-09 11万+
一、准确率、精确率、召回率和 F 值 是选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先： (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...
T2、正确率、精准率、召回率以及ROC曲线的理解
weixin_42100491的博客
08-26 822
引言：在机器学习实战中（Machine Learning），处理分类问题时除了通过训练误差、测试误差去评价分类器的性能之外；通常情况下我们需要其他分类性能指标：正确率，召回率以及ROC曲线等进行评价分类器的性能。首先，通过引用一个二分类问题的混淆矩阵（confusion matrix），帮助我们更好地了解分类中的错误。  表一 一个二分类问题的混淆矩阵，其中输出不同类别的标签    预测...
准确率（accuracy）、召唤率(recall)和精确率（precision）、ROC，AUC
weixin_49717022的博客
08-18 6458
准确率（accuracy）、召唤率(recall)和精确率（precision） 一、概述 召回率、准确率、精确率、F值的作用： 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 二、定义 首先给出一个大家经常见到的图： 混淆矩阵 假正：实际——负例 假负：实际——正例 详细定义 1.准确率 (accuracy)=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 【正确的/总的】 通俗解释： 在所有样本中，预测正确的概率 2. 精确率 (precision)=TP/(TP+FP) 【真正/
剧本杀服务平台（源码、论文、说明文档、数据库文档）.zip
最新发布
06-17
论文、开发文档、数据文档、源码 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做大作业、毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。
AI 人工智能学习计划 AI学习计划 AI学习计划
06-17
AI 人工智能学习计划 AI学习计划 AI学习计划
百度地图GPS导航软件压缩包
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5c50e6120579 在Android移动应用开发中，定位功能扮演着极为关键的角色，尤其是在提供导航、本地搜索等服务时，它能够帮助应用获取用户的位置信息。以“baiduGPS.rar”为例，这是一个基于百度地图API实现定位功能的示例项目，旨在展示如何在Android应用中集成百度地图的GPS定位服务。以下是对该技术的详细阐述。 百度地图API简介 百度地图API是由百度提供的一系列开放接口，开发者可以利用这些接口将百度地图的功能集成到自己的应用中，涵盖地图展示、定位、路径规划等多个方面。借助它，开发者能够开发出满足不同业务需求的定制化地图应用。 Android定位方式 Android系统支持多种定位方式，包括GPS（全球定位系统）和网络定位（通过Wi-Fi及移动网络）。开发者可以根据应用的具体需求选择合适的定位方法。在本示例中，主要采用GPS实现高精度定位。 权限声明 在Android应用中使用定位功能前，必须在Manifest.xml文件中声明相关权限。例如，添加<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />，以获取用户的精确位置信息。 百度地图SDK初始化 集成百度地图API时，需要在应用启动时初始化地图SDK。通常在Application类或Activity的onCreate()方法中调用BMapManager.init()，并设置回调监听器以处理初始化结果。 MapView的创建 在布局文件中添加MapView组件，它是地图显示的基础。通过设置其属性（如mapType、zoomLevel等），可以控制地图的显示效果。 定位服务的管理 使用百度地图API的LocationClient类来管理定位服务
精度、召回率
03-18
### 关于精度和召回率的定义与计算 #### 定义 在机器学习领域，精度（Precision）和召回率（Recall）是用来评估分类模型性能的重要指标。精度表示预测为正类样本中实际为正类的比例[^1]，而召回率则表示所有真实正类样本中被正确预测为正类的比例[^2]。 #### 计算方法 为了更好地理解这两个概念及其计算方式，可以引入混淆矩阵的相关术语： - **真正例 (True Positive, TP)**：模型正确预测为正类的样本数。 - **假正例 (False Positive, FP)**：模型错误地将负类预测为正类的样本数。 - **假反例 (False Negative, FN)**：模型错误地将正类预测为负类的样本数。 - **真反例 (True Negative, TN)**：模型正确预测为负类的样本数。 基于以上定义，精度和召回率可以通过以下公式计算： - 精度（Precision）= \( \frac{TP}{TP + FP} \)[^3] 这一公式的含义在于衡量模型对于正类预测的信心程度，即在所有预测为正类的结果中有多少比例确实是正类。 - 召回率（Recall）= \( \frac{TP}{TP + FN} \)[^4] 此公式用于反映模型能够识别出的真实正类占全部真实正类的比例。 通过上述公式可以看出，精度关注的是预测结果的质量，而召回率更注重覆盖范围内的全面性。 ```python from sklearn.metrics import precision_score, recall_score # 假设 y_true 是真实的标签列表，y_pred 是模型预测的标签列表 precision = precision_score(y_true, y_pred) recall = recall_score(y_true, y_pred) print(f"Precision: {precision}") print(f"Recall: {recall}") ``` 此代码片段展示了如何利用 Python 的 `sklearn` 库来快速计算给定数据集上的 Precision 和 Recall 值。 #### 平衡点——F1分数 由于精确率和召回率之间存在一定的权衡关系，在某些场景下可能难以同时优化二者。为此，提出了 F1 分数作为综合评价指标，其表达式如下： \[ F1\text{-Score} = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} \][^3] 该公式旨在找到精确率与召回率的最佳平衡点，从而提供更为均衡的整体表现评估。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值