理解二分类场景评估中的Recall和Precision

已于 2024-04-02 10:59:12 修改
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 机器学习 人工智能
于 2024-04-02 10:56:32 首次发布
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文章讨论了在二分类场景中，如猫与非猫识别，如何通过混淆矩阵评估模型性能，重点关注Recall（查全率）和Precision（精确度）。文章强调了在不同应用场景中，准确度的重要性，如避免遗漏猫或误判负样本。

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

场景解释：

二分类场景会有两种输出。我的样本里有猫的图片和其他的图片。我的输出值是“是猫”和“非猫”。这个场景下，“是猫”是我的正样本(Postive)。“非猫”是我的负样本(Negative)。

Confusion matrix:

横向表示预测的结果。纵向表示真实的结果。

Postive和Negative用来表示预测的结果。预测“是猫”，则Positive。预测为“非猫”，则negative.

Ture和False用来表示预测正确与否。预测值与真实值一致则为True，不一致为False。

所以可以看到斜对角的Ture与False值是一致的。竖向同一列的Postive与Negative值是一致的。

所以四个格子的意思也很好理解：

TP：预测是猫，实际是猫

FP：预测是猫，其实非猫

FN：预测非猫，其实是猫

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