深度学习中Precision和Recall的概念的理解

最新推荐文章于 2025-08-30 10:50:10 发布
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#recall #precision #accuracy #深度学习

本文深入探讨了机器学习中关键的评估指标，包括精确率(Precision)、召回率(Recall)、平均正确率(Average_precision, AP)及交除并(IoU)，通过实例解释这些概念如何应用于算法性能评估。
机器学习模型常用评估指标：Precision（精准率、查准率）和Recall（召回率、查全率）的理解和应用
捡起一束光的博客
10-18 3611
Precision和Recall是矛盾统一的两个指标：为了提高Precision，分类器需要尽量在“很有把握”的时候才把样本当做正样本，但这样往往由于过于保守，会漏掉很多“没有把握的正样本”，导致你的召回率（Recall）降低。
混淆矩阵与多分类混淆矩阵概念详解及其应用求 Precision F1-Score Recall
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-21 2574
混淆矩阵，顾名思义，是一个由数字组成的矩阵，它告诉我们模型在哪些地方会出现混淆。它是分类模型预测性能的类别分布，也就是说，混淆矩阵是将预测结果映射到数据所属原始类别的一种有组织的方式。这也意味着，只有在已知输出分布的情况下，即在监督学习框架中，才能使用混淆矩阵。混淆矩阵不仅可以计算分类器的准确度（无论是全局准确度还是分类准确度），还有助于计算开发人员通常用来评估模型的其他重要指标。
recall 和 precision
欢迎来玩儿
05-19 2067
recall 是召回率又叫检出率precision 是准确率又叫检准率对了今天还看到一个叫法“采样”，搞了半天就是“池化”，但是采样其实更好理解pooling，要是从表面上看的话。说回recall 和 precision注意到这两个东西是在一篇论文里，检出率比检准率低，也就是r<p，之前我不知道是他们俩，就疑惑检出怎么可能低于检准，遂查了一下，之前对这两个概念也是混了又混，这次认真的再看一遍...
precision和recall 有什么区别和联系？准不准，全不全
最新发布
Kp0fS的草稿纸
08-30 787
Precision（精确率）和Recall（召回率）是评估分类模型性能的核心指标，两者关注点不同且常存在权衡关系。以下是它们的区别、联系及应用场景的详细分析：Precision追求“预测准”，Recall追求“找得全”。实际应用中需根据业务需求权衡：当一个模型的Recall（召回率）等于1时，意味着该模型成功识别了所有真实的正样本，即没有漏掉任何一个正例。以下是具体分析和潜在影响：​数学定义​：Recall = TP / (TP + FN) = 1​示例​：虽然Recall=1是理想状态，但通常伴随以下代价
机器学习系列(二)——评价指标Precision和Recall
CX330lxy的博客
11-04 6004
机器学习基础，评价指标
机器学习评价标准，precision与recall通俗理解
chang_rj的博客
07-05 5983
recall与precision区别： （1）recall，召回率又名查全率，与漏报率有关，（漏报率，FN，即错误的预测为负样本，换句话说，将实际为正的样本预测为负），详情参照混淆矩阵，如下。     预测为正样本（positive，P） 预测为负样本（negative，N） 实际为正样本 TP FN 实际为负样本 FP TN 其中，T指预测正...
深度学习accuracy precision recall有什么区别
weixin_42596246的博客
02-03 428
Accuracy、Precision 和 Recall 是评估模型性能的三个重要指标。 Accuracy 表示模型预测的正确率，即预测正确的数量占所有预测数量的比例。 Precision 表示精确率，即预测为正的样本中真正为正的样本数量占所有预测为正的样本数量的比例。 Recall 表示召回率，即真正为正的样本数量占所有真实为正的样本数量的比例。 以上三个指标在不同的场景下有不同的重要性，因此选择...
【机器学习】P-R（Precision-Recall Curve）曲线和ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线的基本概念和区别
ya的博客
08-24 3212
P-R曲线是一个强大的工具，可以帮助研究者和工程师理解和优化分类模型的性能，尤其是在处理那些正类样本相对较少的数据集时TPRTPTPFNTPRTPFNTP​表示正确识别的正类样本占所有实际正类样本的比例P-R曲线：它显示了精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的关系。精确率是正确预测为正类的样本占所有预测为正类样本的比例，而召回率是正确预测为正类的样本占所有实际为正类样本的比例ROC曲线。
深度学习模型评估指标（区分二元分类和多分类 含YOLO源码分析）：accuracy、precision、recall
北溟客的博客
06-25 3541
深度学习模型评估指标：accuracy、precision、recall1. 准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）1.1基本概念1.2二元分类模型的定义1.3多分类模型的定义1.4举例说明1.5 YOLOv3中recall的计算2. 关于精确率和召回率的关系 1. 准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall） 1.1基本概念 准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）三个指标的定义是有一定条
自动驾驶环境感知（2）-2D视觉感知算法-Faster R-CNN,Anchor,模型评估基本概念-Precision/Recall, mAP, FPN
qq_31617255的博客
05-11 1310
Precision表示模型预测为正的样本中，有多少是真正的正样本。PrecisionTPTPFPPrecisionTPFPTP​：正确检测到的正样本（预测正确）。：误检（实际为负样本，但被预测为正）。Recall表示真实的正样本中，有多少被模型正确检出。RecallTPTPFNRecallTPFNTP​：漏检（真实为正样本，但未被预测到）。指标关注点公式适用场景Precision预测结果的准确性避免误检（如垃圾邮件过滤）Recall。
The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves
11-24
为了更好地理解和分析精确率-召回率曲线，本文引入了一个新的概念：“可实现的PR曲线”。这个概念类似于ROC空间中的凸包，旨在去除那些在实际中不可能达到的点。具体来说，可实现的PR曲线由一系列连接起来的点组成，...
precision与Recall
lzz555517的博客
08-31 8975
precision与Recall 在机器学习中，precision与recall是常用的指标，在说这两个概念之前，首先来说下精度(Precision)与准度(Accuracy)。 Precision指精度，意味着随机误差(Random Error)小，即方差(Variance)小，描述了实际值的扰动情况。 Accuracy指准度，意味着系统误差(System Error)小，即偏差(Bias)小，描述了实际值与真实结果的偏离程度。 准确度高，意味着误差(Error)小，Error = Bias + Var
一分钟看懂深度学习中的准确率（Accuracy）、精度（Precision）、召回率（Recall）和 mAP
程序猿视角
11-23 4万+
1. 真假阳性阴性 我们查体的时候，经常会听说检测结果呈”真阳性“、”假阴性“等说法。 其中”真“、"假"说的是检查结果的对错。”真“意味着检测结果是正确的，"假"意味着检测结果是错误的。 ”阳性“、"阴性"说的是这次的检查结果。阳性，意味检测出了预定的目标。阴性，意味着没查出预定的目标。 一共四种组合： 检测结果 英文术语 含义 真阳性 true positive 正确地检测到阳性结果：即检测结果正确，并且结果呈现阳性 假阳性 false positive 错误地检测到阳性结果：即
Recall（召回率）和 Precision（精确率） 的区别和F1分数
TuringEvo专栏
02-18 1971
简而言之，Precision 关注的是“准确性”，即你所选择的内容中有多少是对的；例如，在一些应用场景下，可能更倾向于减少漏报（提高 Recall），而在其他场景下则可能更注重降低误报（提高 Precision）。因此，选择优化的方向取决于具体的应用需求。但是，在这个案例中，由于 Recall 只有 0.5，意味着有一半的垃圾邮件未被发现，可能会让用户错过重要的过滤。意味着几乎所有的垃圾邮件都能被捕捉到，但同时可能也会误判一些正常的邮件为垃圾邮件（如上述例子中的 FP），导致 Precision 下降。
Precision，Recall，F1score，Accuracy的理解
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AI之路
08-23 4万+
Precision，Recall，F1score，Accuracy四个概念容易混淆，这里做一下解释。假设一个二分类问题，样本有正负两个类别。那么模型预测的结果和真实标签的组合就有4种：TP，FP，FN，TN，如下图所示。这4个分别表示：实际为正样本你预测为正样本，实际为负样本你预测为正样本，实际为正样本你预测为负样本，实际为负样本你预测为负样本。那么Precision和Recall表示什么意思？一般
Precision/Recall的基本概念
一颗偏执的心
05-09 5605
【Precision/Recall的基本概念】查准率和查全率是信息检索效率评价的两个定量指标，不仅可以用来评价每次检索的准确性和全面性，也是在信息检索系统评价中衡量系统检索性能的重要方面。（1）查准率（Precision ratio，简称为P），是指检出的相关文献数占检出文献总数的百分比。查准率反映检索准确性，其补数就是误检率。查准率＝（检索出的相关信息量/检索出的信息总量）*100%（2）查全率...
precision 和recall计算
今晚打老虎
03-26 1万+
recall和precision的理解
qy20115549的博客
02-08 3082
假设一共有10篇文章，里面4篇是你要找的。根据你某个算法，你认为其中有5篇是你要找的，但是实际上在这5篇里面，只有3篇是真正你要找的。那么你的这个算法的precision是3/5=60%，也就是，你找的这5篇，有3篇是真正对的这个算法的recall是3/4=75%，也就是，一共有用的这4篇里面，你找到了其中三篇。转载自：知乎 作者：付滨 链接：https://www.zhihu.com/ques
理解准确率(accuracy)、精度(precision)、查全率(recall)、F1
ybdesire的专栏
12-13 4万+
详解衡量机器学习模型分类结果的四个关键指标
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