Recall（召回率）和 sensitivity（灵敏性）是同一个概念，其他无相同点

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本文探讨了在信息检索和机器学习中，召回率（Recall）与灵敏性（Sensitivity）的概念及其等价性。指出两者在衡量系统正确识别正例的能力上是一致的，这对于理解模型性能至关重要。
Recall(召回率)， Specificity(特异度），Precision(精确度）, Sensitivity(灵敏度)
data+scenario+science+insight
10-14 5141
Recall(召回率)， Specificity(特异度），Precision(精确度）, Sensitivity(灵敏度) 目录 Recall(召回率)， Specificity(特异度），Precision(精确度）, Sensitivity(灵敏度) #Recall（召回率） Precision（准确率） sensitivity（灵敏性） specificity（特异du） #从ROC来看 #回到混淆矩阵 Recall, Specificity, Precision, F1 Score
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
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当评估机器学习模型时，我们通常关注其性能和泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现。是最简单直观的评估指标，表示模型预测正确的样本比例。然而，在不平衡的数据集中，准确度可能不是一个很好的指标，因为模型可能过于偏向于预测数量较多的类别。提供了详细的分类结果，包括真正例、真负例、假正例和假负例的数量，是分析模型错误的有用工具。主要用于二分类问题。精确度衡量了模型在预测为正类别时的准确性，而召回率衡量了模型对正类别样本的识别能力。这两者常常在不同场景中取舍，需要根据具体问题权衡。
Recall（召回率） Precision（准确率） F-Measure E值 sensitivity（灵敏性） specificity（特异性）漏诊率 误诊率 ROC AUC
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Berkeley Computer Vision page Performance Evaluation 机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率 True Positives, TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 False Positives,FP：预测为正样本，实际为负样本的特征数 True Negatives,TN：预测为负样本，实际也为
precision，recall，sensitivity， specificity ，mAP等几种评价指标
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目录1.图像分类准确率Accuracy2.Accuracy的缺点3.什么是precision、recall以及F1指标、ROC曲线4.mAP的计算 1.图像分类准确率Accuracy 假设有测试样本100张图像，其中有90张预测对了类别，则准确率为： Accuracy = 90/100*100% = 90% 2.Accuracy的缺点 假设测试样本100张，其中正例90张，负例10张，我们预测（瞎...
机器学习-基础知识 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score
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本文介绍机器学习中的二分类性能评估指标Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TNR, TPR, F1 Score, Balanced F Score基本含义，给出公式和具体算例，并作简要分析。 基础定义 评估指标 预测结果 正样...
查全率（Recall），查准率（Precision），灵敏性（Sensitivity），特异性（Specificity），F1，PR曲线，ROC，AUC的应用场景...
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之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标（《分类模型的性能评价指标（Classification Model Performance Evaluation Metric）》），那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢？答案是应根据应用场景进行选择。 查全率（Recall）：recall是相对真实的情况而言的：假设测试集里面有100个正类，如果模型预测出其中40个是正类，那模型的r...
【机器学习—评估指标】混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC
weixin_51375278的博客
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机器学习评价指标是衡量模型性能的关键工具。本文介绍了常见指标及其计算方法：1.混淆矩阵展示分类预测结果分布，包含TP、TN、FP、FN四个基础指标；2.准确率反映整体预测正确率；3.精确率关注预测正例的准确性；4.召回率衡量正例检出能力；5.F1分数综合平衡精确率和召回率；6.ROC曲线通过TPR与FPR的权衡关系评估模型性能，AUC值量化区分能力。文章详细说明了各指标的定义、计算公式、适用场景及局限性，并通过Python代码示例演示了具体实现方法，特别对ROC曲线和AUC的计算原理进行了深入解析。
深度学习中评估指标：准确率Accuracy、召回率Recall、精确率Precision、特异度（真阴性率）和误报率、灵敏度（真阳性率）和漏报率、F1、PR、ROC、AUC、Dice系数、IOU
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预测 1 0 实际情况 1 真阳性(TP) 假阴性(FN) ...
深度学习.Chapter11笔记[性能度量指标]——正确率、召回率、敏感度、特异度，ROC曲线、AUC值
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本文转自 http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/    在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix))的工具，它可以帮...
机器学习评价指标（1）——灵敏度（sensitivity）/查准率/召回率（Recall）/和特异度（Specificity）
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理想状态：标准或者阈值在分界点 实际状况：漏诊和误诊二者择一 若选用绿线作为判断标准，则没有误判一个正常人，但是漏掉了部分患者； 若选择红线作为判断标准，则没有一个病人被漏诊，但部分正常人得到了错误的结果； 所以，要根据具体的情况，选择适合的判断标准： 对于一些预后差，漏诊后果严重，早期诊断可以有效果很好的疾病时，我们就把灵敏度定高一点。不要放过一个病人。梅毒就是这样的疾病，所以，RPR检测的灵敏度高特异度低。 对于一些治疗效果不好，确诊和治疗费用高，或者预后不太严重，或误诊时对病人心理生理和经济上.
机器学习的准确率和召回率,灵敏度和特异度
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07-03 1255
FP - False, Positive，即实际为负判断为负。FN - False, Negative，即实际为负判断为正。TP - True, Positive，即实际为正判断为正。TN - True, Negative，即实际为正判断为负。精准率：在所有被预测为正的样本中实际为正样本的概率，召回率：在所有实际为正的样本中预测为正样本的概率，特异度：在所有判断为负的样本中实际为正样本的概率。召回率 = TP/ (TP+FN)精准率 = TP/(TP+FP）特异度 = TN/(FP+TN)
搞懂敏感性、特异性以及精确率和召回率的关系
Gatekeeper的博客
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文章目录1.引言2.定义3.例子1.低精确率，高召回率，高特异性2.高精确率，高召回率，低特异性3.高精确率，低召回率，高特异性4.低精确率，低召回率，高特异性5.高精确率，低召回率，低特异性6.低精确率，高召回率，低特异性7.高精确率，高召回率，高特异性8.低精确率，低召回率，低特异性4.小结 1.引言 在数据科学中，查看精确率和召回率来评估构建的模型是很常见的。而在医学领域，通常要观察特异性和敏感性来评估医学测试。这些概念非常相似，但又有所不同。当这两个世界相遇时，即当一个医学测试是一个机器学习模型时
查全率（召回率）、查准率（精确率）和灵敏性、特异性
山中有石为玉
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查全率，查准率和敏感性、特异性概念介绍：以患病的案例来说明上述4个概念。 1、TP、TN、FP、FN介绍 TP：被正确诊断为患病的病人 TN：被正缺诊断为健康的健康人 FP：被错误诊断为患病的健康人 FN：被错误诊断为健康的病人 2、查全率Recall、查准率Precision 查全率Recall是第一行 = TP / （TP + FN） 查准率Precisi...
常见指标 Iou,dice,accuracy,recall,sensitivity,precision,F1-score,specificity 图解以及计算代码
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机器学习 | 准确率、召回率、精准率、特异度傻傻分不清？ROC曲线怎么看？一篇文章帮你搞定
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提高召回率是为了少漏报；提高精准率是为了少错报。ROC曲线纵轴为真正率，横轴为假正率
查准率（Precision），灵敏性（Sensitivity），特异性（Specificity），F1，PR曲线，ROC，AUC
Sagacity_1125的博客
06-16 8445
先来了解一下TP、FP、FN、TN的概念，可以帮助后面理解 真实情况 预测结果 P N P TP FN N FP TN 先说个结论：Recall = Sensitivity = TPR 查全率（Recall） 分类器认为是正类并且确实是正类的部分占所有确实是正类的比
召回率与准确率详解
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01-16 521
召回率与准确率详解 一、概述 数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标，通常有以下三种： (一) 准确率(Precision) (二) 召回率(Recall) (三) F值(F-Measure) 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、详解 混淆矩阵： True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数...
模型的召回率（Recall）
galoiszhou的博客
01-20 4503
在实际应用中，召回率对于那些对错过正例（漏报）比较敏感的场景非常重要，例如在医学领域中，对于一些疾病的诊断，遗漏病例可能导致严重的后果。然而，召回率的提高通常会伴随着假正例（False Positives）的增加，因此在一些场景中需要在召回率和准确率之间进行权衡。召回率（Recall），也称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate），是用于评估二分类模型性能的指标之一。召回率衡量了模型正确识别正例的能力，即在所有实际正例中，模型成功识别的比例。
准确性、召回率、精确度、F1分数、公平性指标什么意思
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02-06
### 准确性的定义和含义 准确性（Accuracy）是指分类器做出的正确预测占总预测的比例。对于二元分类问题，准确性可以通过下述公式计算： \[ \text{Accuracy} = \frac{\text{TP} + \text{TN}}{\text{TP} + \text{FP} + \text{FN} + \text{TN}} \] 其中 TP 表示真正类（True Positive），TN 表示真负类（True Negative），FP 表示假正类（False Positive），而 FN 则表示假负类（False Negative）。然而，在类别分布极不平衡的数据集中，高准确性可能并不代表模型性能良好。 ### 召回率的定义和含义 召回率（Recall），也称为灵敏度或真正类率（True Positive Rate, TPR），衡量的是实际为正样本中被正确识别出来的比例: \[ \text{Recall (Sensitivity)} = \frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FN}} \] 这个比率越高说明漏检越少；但是高的召回率可能会带来更多的误报[^1]。 ### 精确度的定义和含义 精确度（Precision），有时也被叫做查准率，指的是所有预测为正向的结果中有多少是真的正向实例: \[ \text{Precision} = \frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}} \] 较高的精确度意味着较少的错误警报，即当系统说某事发生时它确实发生的概率较大[^2]。 ### F1分数的定义和含义 F1分数是精确度和召回率之间的一种折衷措施，它是两者调和平均数而非简单的算术均值。因此，即使其中一个分量很低也会显著影响最终得分。具体表达如下所示： \[ F_1 = 2 * (\frac{\text{precision}*\text{recall}}{\text{precision}+\text{recall}}) \] 这种特性使得F1特别适合用来评价那些对两类误差都有严格要求的任务，尤其是在处理不平衡数据集的情况下更为有用[^3]。 ### 公平性指标的定义和含义 公平性是一个更广泛的概念，涉及到算法决策过程及其结果是否公正对待不同群体。在机器学习领域内，存在多种方式去量化这一属性，比如统计奇偶差、平等机会差距等。这些方法试图捕捉到模型是否存在针对某些特征（如性别、种族）的不同待遇现象。值得注意的是，“完美”的公平往往是难以实现的目标，因为不同的公平标准之间可能存在冲突，并且如何界定什么是“公平”本身就是一个复杂的社会议题[^4]。
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