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

最新推荐文章于 2025-05-13 14:08:53 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。

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_ 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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准确率(accuracy):对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 由准确率，我们的确可以在一些场合，从某种意义上得到一个分类器是否有效，但它并不总是能有效的评价一个分类器的工作。举个例子,google抓取 了argcv 100个页面，而它索引中共有10,000,000个页面,随机抽一个页面，分类下,这是不是argcv的页面呢?如果以accuracy来判断我的工 作，那我会把所有的页面都判断为"不是argcv的页面",因为我这样效率非常高(return false,一句话),而accu
精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall）
WoodyHD的专栏
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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 6088
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） ...
机器学习中的模型评估指标：准确率、召回率与F1分数详解
2501_91624122的博客
05-13 1333
本文详细介绍了机器学习分类任务中常用的评估指标——准确率、召回率和F1分数。准确率衡量模型正确预测的样本比例，召回率关注模型捕获正类样本的能力，而F1分数则是精确率和召回率的调和平均数，适用于正负样本不平衡的情况。文章通过定义、计算方法和示例，帮助读者理解这些指标的意义和应用场景。此外，还提供了Python实现代码，展示了如何使用sklearn.metrics模块计算这些指标。最后，文章强调了根据具体问题需求选择合适的评估指标的重要性，并鼓励读者在实践中灵活应用这些工具以优化模型性能。
准确率（Precision）和召回率（Recall）
小胖子的博客
01-18 3973
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 2402
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...
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
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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
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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
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wydbyxr的博客
09-29 7760
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