准确率(accuracy)召回率(recall)精确率(precision)的含义

最新推荐文章于 2025-11-06 20:05:34 发布
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本文介绍了准确率、召回率和精确率的概念，它们用于评估分类模型的性能。假阳性（第一类错误）和假阴性（第二类错误）是关键指标。准确率是正确分类样本的比例，精确率是预测为正类中实际为正类的比例，召回率是实际正类被正确预测的比例。F1分数是精确率和召回率的调和平均数，综合衡量模型表现。
_ positive negative
retrieved true positive(TP) false positive(FP)
not retrieved false negative(FN) true negative(TN)

false positive（假阳性/第一类错误）：把原来negative错判成positive
false negative(假阴性/第二类错误)：把原来positive错判成negative
通过自行定义正类和负类，通过与ground truth比较，可以获得上面的表格，从而计算以下概率判断准确性。

概念定义
准确率(accuracy):A=TP+TNTP+FT+FN+TNA = \frac{TP + TN}{TP + FT + FN + TN}A=TP+FT+FN+TNTP+TN​
精确率(precision):P=TPTP+FPP = \frac{TP}{TP + FP}

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weeeeeida
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精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall）
WoodyHD的专栏
05-05 2万+
在模式识别中，我们经常会使用到一些指标对目标识别或者影像分类的结果进行评价。 我们经常使用的有三个指标： （1）准确率（Precision），又称“精度”、“正确率”； （2）召回率（Recall），又称“查全率”； （3）F1-Score，准确率和召回率的综合指标。...
准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision）
solicucu
05-15 6237
一、TP、TN、FP、FN 的概念 TP： 预测正确的正类 TN：预测正确的负类 FP：预测错误的正类（就是把负类当正类） FN：预测错误的负类（就是把正类当负类） 举个栗子：假如把人脸当作正类，非人脸当作负类 人脸（正类） 非人脸（负类） ...
关键词解释：Precision（精确率）和Accuracy（准确率）
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sweet_ran的博客
11-06 1011
精确率(Precision)和准确率(Accuracy)是分类任务的关键指标。准确率衡量整体预测正确率，公式为(TP+TN)/总样本数，适用于类别均衡场景；精确率关注预测为正类的准确性，公式为TP/(TP+FP)，强调减少误报。二者区别在于：准确率反映全局性能，精确率评估正类预测质量。在实际应用中需根据需求选择指标，如医疗诊断更关注精确率以避免误诊。其他相关指标还包括召回率和F1分数，共同构成完整的模型评估体系。理解这些指标的差异对优化机器学习模型至关重要。
一文搞懂机器学习准确率(Accuracy)、精确率(Pecision)、召回率(Recall)以及TP、FP、TN、FN
Lucky_Alan_Gareth的博客
09-13 1万+
刚开始学机器学习尤其是计算机视觉的同学一定会接触到精确率(Pecision)和召回率(Recall)这两个词，看了公式还是一脸懵逼，今天就来通俗易懂的解释一下这两个关键的指标！ 这两个指标核心实质可以总结为： 提升精确率是为了不错报、提升召回率是为了不漏报 首先要了解一下TP、FP、TN、FN的基本概念 一、四个概念定义：TP、FP、TN、FN TP：（True Positive） 做出Positive的判定，而且判定是正确的 FP：（False Positive）做出Positive的判定，但
准确率（Precision）和召回率（Recall）
小胖子的博客
01-18 4044
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）
白话理解: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)
flyfoxs
07-27 2449
本文重点是在白话,不是数学上面的严格定义. 那首先要有一个业务场景,就好比上学,学习数据库,就要用到学生成绩. 在这,我们的业务场景就是对100个西瓜进行分类(已知生熟各半)   下面是针对上面场景,对各个术语的解释 准确率(Accuracy): 对所有西瓜分类正确的比率. 精确率(Precision): 挑出来的熟西瓜,有多少是正确的. 召回率(Recall) : 50个熟西瓜,有...
精确率（Precision）和召回率（Recall）和准确率（accuracy）的区别
weixin_56533314的博客
09-27 2796
精确率关注的是模型预测为正类时有多准确，适合误报代价高的场景。召回率关注的是模型能够识别出多少正类样本，适合漏报代价高的场景。准确率关注的是模型整体的预测正确性，但在类别不均衡时可能误导决策。三者的选择取决于具体应用场景中的任务需求和代价。
准确率accuracy/精确率precision/召回率recall的区别
xiaohuihui1994的博客
12-10 1708
实际上非常简单，精确率P是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是： 而召回率R是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。 其实就是分母...
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分类：准确率、召回率、精确率和相关指标.pdf
05-14
在实际应用中，除了单独考虑上述指标外，还会结合其他指标，如F1分数（F1 Score），它是精确率和召回率的调和平均数，公式为：F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)。F1分数提供了一个单一的指标来...
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在二分类问题中，通常会使用混淆矩阵来辅助计算这些评估指标，混淆矩阵包含四个关键值：真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，FP）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，FN）。 ### Accuracy（准确率） 准确率是指预测正确的样本占总样本的比例，计算公式如下： \[ Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} \] 它衡量的是模型在所有样本上的整体预测正确性。 ### Precision（精确率） 精确率是指预测为正例的样本中，实际为正例的比例，计算公式如下： \[ Precision = \frac{TP}{TP + FP} \] 精确率反映了模型预测正例的查准能力。 ### Recall（召回率） 召回率是指实际为正例的样本中，被模型正确预测为正例的比例，计算公式如下： \[ Recall = \frac{TP}{TP + FN} \] 召回率体现了模型对正例的查全能力。 ### F1分数 F1分数是精确率和召回率的调和平均数，用于综合衡量精确率和召回率，计算公式如下： \[ F1 = 2 \times \frac{Precision \times Recall}{Precision + Recall} \] F1分数越接近1，说明模型的性能越好。 在多分类问题中，可以将其拆分成多个二分类问题，分别计算各个类别的精确率和召回率，最终求均值作为所有样本的评估指标。 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score import numpy as np # 示例真实标签和预测标签 y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2]) y_pred = np.array([0, 2, 1, 0, 0, 2]) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) # 计算精确率（宏平均） precision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro') # 计算召回率（宏平均） recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro') # 计算F1分数（宏平均） f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro') print(f"Accuracy: {accuracy}") print(f"Precision: {precision}") print(f"Recall: {recall}") print(f"F1 Score: {f1}") ```
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