准确率 精确度 召回率

最新推荐文章于 2024-08-13 20:34:17 发布
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分类专栏： 自然语言处理 文章标签： 模型评估 准确率 召回率 精确度
本文介绍了评估机器学习模型性能的基本指标，包括真正（TP）、真负（TN）、假正（FP）、假负（FN），并解释了如何计算精确度、准确率和召回率。

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

真正（TP）：分到类A且真的属于类A的实例数量 ；

真负（TN）：没有分到类A且真的不属于类A的实例数量；

假正（FP）：分到类A但不属于类A的实例数量；

假负（FN）：没有分到类A但属于类A的实例数量；


精确度=（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）

准确率=TP/（TP+FP）

召回率=TP/（TP+FN）


链接：https://www.zhihu.com/question/19645541/answer/173416895
【机器学习】准确率、精确度、召回率和 F1 定义
gongdiwudu的专栏
07-02 9301
数据科学家选择目标变量后 - 例如他们希望预测电子表格中的“列”，并完成了转换数据和构建模型的先决条件，最后步骤之一是评估模型的性能。
分类模型评估：混淆矩阵、准确率、召回率、ROC
Laurence的技术博客
02-13 4271
在二分类问题中，混淆矩阵被用来度量模型的准确率。因为在二分类问题中单一样本的预测结果只有Yes or No，即：真或者假两种结果，所以全体样本的经二分类模型处理后，处理结果不外乎四种情况，每种情况都有一个专门称谓，如果用一个2行2列表格描述，得到的就是“混淆矩阵”。其中，假阳性（FP）又被称为“Type 1 Error”，假阴性（FN）又被称为“Type 2 Error”。在所有“预测为真”（TP+FP）的数据中，有多少是“真得预测对了”（TP）的? 这个百分比叫“准确率”（Precision）在所有“实际
准确度，精确度， 召回率
weixin_33985507的博客
05-10 1132
  准确率(正确率, accuracy)，精确度(precision)， 召回率(recall) 都是计算正条件值 (Condition positive， 正样本).   查准率（Precision）查准率反映了被判定为正例中真正的正例样本的比重 查全率（Recall）查全率反映了被判定的正例占总的正例的比重 100次地震预测， 实际10次地震，TP为10， RECALL为...
好记性不如烂笔头——关于精确度、召回率、F值、准确率
zjc的专栏
07-05 2417
将数据挖掘中这些评测指标的基本概念做一整理，忘了的时候还可以来查一查。 精确度，有时也叫正确率，是英文中的precision而不是accuracy。表示正确识别为此类的样本数目（TP）/识别为此类的样本总数目（TP+FP）。FP就是那些原本不是此类但被错误的分为此类的样本数目。 召回率，这个名称容易使人把它和召回缺陷产品的比率联想到一起，完全不是一码事。所以另外一种翻译的名称更
精确率与召回率
qq_31139389的博客
08-04 8777
分类问题的评估指标 1.分类评估方法 1.1 精确率与召回率 1.1.1 混淆举证 在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类) TP：True Positives， 表示实际为正例且被分类器判定为正例的样本数 FP：False Positives， 表示实际为负例且被分类器判定为正例的样本数 FN：False Negatives， 表示实际为正例但被分类器判定为负例的样本数 TN：True
精确率（Precision）和召回率（Recall）
Datalhy的博客
06-13 926
模型好坏只需要精确率不需要召回率？
分类：准确率、召回率、精确率和相关指标.pdf
最新发布
05-14
分类指标包括准确率、召回率、精确率等，每个指标从不同角度反映了分类器的性能。为了深入理解这些指标，首先需要了解一些基础概念。 阈值是分类模型中的一个重要参数，它决定了一个实例被分类为正类或负类的界限。...
如何通俗理解准确率、精确率、召回率、F1score、AUC、ROC
An_oak的博客
08-13 6181
本文我会用最通俗的语言帮助大家快速理解并记住准确率、精确率、召回率、F1score，AUC、ROC以及特异度。这些指标其实乍一看能知道都是什么，但是一用起来记不住定义。
准确率精确度召回率f1
05-13
准确率（Accuracy）：分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。...F1值 = 2 * 精确度 * 召回率 / (精确度 + 召回率) 这些指标常用于分类模型的评估，可以帮助我们了解模型的预测表现和误差情况。
召回率、精确率、精确度、F值
我乐飞的技术博客
07-27 5296
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...
准确率、精确率、召回率、F1-score
ywfwyht的博客
02-22 2万+
追求召回率高，则通常会影响精确率。F1值为算数平均数除以几何平均数，且越大越好，将Precision和Recall的上述公式带入会发现，当F1值小时，True Positive相对增加，而false相对减少，即Precision和Recall都相对增加，即F1对Precision和Recall都进行了加权。直白的意思就是模型预测为正例的样本中，其中真正的正例占预测为正例样本的比例，用此标准来评估预测正例的准确度。以实际样本为判断依据，实际为正例的样本中，被预测正确的正例占总实际正例样本的比例。
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...
[机器学习] 二分类模型评估指标---精确率Precision、召回率Recall、ROC|AUC
摩登都市天空---专栏
12-13 2万+
目录 为什么要评估模型? 怎么检验和评估模型? 评估指标 (Evaluation Matrics)是什么? 错误率,精度,误差的基本概念: 分类器评估指标 混淆矩阵 1. 准确率P、召回率R、F1 值 2. ROC与AUC ROC 计算例子 1. 分析数据 2. 针对score，将数据排序 3. 将截断点依次取为score值 为什么要评估模型? 一句话,想找到最有效的模...
什么是精确率Precision和召回率Recall？
weixin_43918046的博客
05-27 1988
二分类任务中只有正样本和负样本，即标签为1或0。而我们模型的目标就是尽可能去把所有的正样本的都准确的找出来，于是涉及到精确率Precision和召回率Recall。计算召回率：真实的正样本数目为3，而模型预测为准确的正样本数目为2，也就是3条有2条被找出来了，召回率=2/3。计算精确率：预测为正样本的数目为5，但其中只有2条是真的正样本，也就是只有2条被成功预测正确了，精确率=2/5。精确率Precision：指模型预测为正样本的数据中有多少是真的正样本。有10条数据，3条正样本，7条负样本。
Pytorch 计算误判率，计算准确率，计算召回率
热门推荐
sinat_36024346的博客
06-09 3万+
无论是官方文档还是各位大神的论文或搭建的网络很多都是计算准确率，很少有计算误判率，下面就说说怎么计算准确率以及误判率1.计算正确率获取每批次的预判正确个数train_correct = (pred == batch_y.squeeze(1)).sum()该语句的意思是 预测的标签与实际标签相等的总数获取训练集总的预判正确个数train_acc += train_correct.data[0]   ...
Presicison&Recall&Accuracy, FP&TP&FN&TN解释说明
Calay_SHI的博客
01-09 827
转自 https://blog.youkuaiyun.com/guyubit/article/details/52276013 precesion：查准率，即在检索后返回的结果中，真正正确的个数占整个结果的比例。 recall：查全率，即在检索结果中真正正确的个数 占整个数据集（检索到的和未检索到的）中真正正确个数的比例。 FN：False Negative,被判定为负样本，但事实上是正样本。 FP：Fals...
机器学习中的Presicison&Recall&Accuracy, FP&TP&FN&TN
Shuen_Lyu
11-16 5348
精确度（Presicision）, 召回率（Recall）, 准确率（Accuracy） FP,TP,FN,TN
理解评价指标 --- Accuacy、Recall、Precision
杨鑫newlife的专栏
10-16 1067
从论文中找到一张图： 上图表示一个二分类的混淆矩阵（多分类同理）： True Positive(TP): 预测为正例，实际为正例 False Positive(FP): 预测为正例，实际为负例 True Negative(TN): 预测为负例，实际为负例 False Negative(FN)：预测为负例，实际为正例 从上面的公式可以看出...
机器学习：准确率（A），精确率（P）、召回率（R）、评价指标（F）及ROC曲线。
燕双嘤
04-20 1万+
准确率（A）是对预测结果和原结果来说的，表示预测结果中有多少样本预测是正确的。而准确率的局限性：当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。
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