机器学习模型性能度量：Accuracy,Precision,Sensitivity,Specificity

最新推荐文章于 2024-01-15 09:53:49 发布
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#机器学习 #性能度量

博客介绍了机器学习性能度量相关内容。将数据真实情况分为True和False，预测结果有正向和负向。还阐述了Accuracy（整体准确率）、Precision（正向预测准确率）、Sensitivity（真实正数据中预测正值比例）、Specificity（真实负数据中预测负值比例）等指标含义。

我们把数据真实情况分为 True 和 False，用T 和 F 表示，

而通过我们的预测得出的正向预测结果为Positive,负向结果为Native。

Accuracy指整体无论正负预测都包含的准确率。

Precision指正向预测正向预测正向预测的准确率。

Sensitivity指在所有真实结果为正的数据中，我们预测出来正值的比例。

Specificity指在所有真实结果为负的数据中，我们预测出来负值得比例。

35、机器学习模型性能评估：从混淆矩阵到多元指标
assembly8low的博客
09-04 17
本文深入探讨了机器学习分类模型的性能评估方法，从基础的混淆矩阵出发，介绍了准确率、错误率、Kappa统计量、Matthews相关系数（MCC）、敏感性与特异性等关键指标的计算与解读。结合R语言实现，展示了如何使用gmodels、caret等包进行综合评估，并针对类别平衡与不平衡场景提供了指标选择建议。通过实际SMS垃圾邮件分类案例，帮助读者全面理解多维度评估模型性能的重要性及实践路径。
35、机器学习模型性能评估：从混淆矩阵到多指标综合考量
最新发布
zz67890的博客
08-03 61
本文介绍了机器学习中模型性能评估的方法，重点讲解了如何使用混淆矩阵及从其中衍生出的多种性能指标。除了常用的准确率和错误率，还详细介绍了Kappa统计量、Matthews相关系数（MCC）、灵敏度和特异度等指标，探讨了它们在不同场景下的适用性。文章强调，在评估模型时不能仅依赖单一指标，而应根据数据集特点和实际需求选择合适的多指标综合评估方法，并提供了R语言实现的示例代码和决策流程图。
（2-分类问题）Accuracy,Precision,Sensitivity,Specificity
贵有恒何必三更眠五更起 最无益只怕一日曝十日寒
12-04 832
我们把数据真实情况分为 True 和 False，用T 和 F 表示，而通过我们的预测得出的正向预测结果为Positive,负向结果为Native。Accuracy指整体无论正负预测都包含的准确率。Precision指正向预测正向预测正向预测的准确率。Sensitivity指在所有真实结果为正的数据中，我们预测出来正值的比例。Specificity指在所有真实结果为负的数据中，我们预测出来负值得比例。 参考文献：precision，recall，sensitivity， specificity ，mA
机器学习-基础知识 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score
zywvvd的博客
05-05 2万+
本文介绍机器学习中的二分类性能评估指标Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TNR, TPR, F1 Score, Balanced F Score基本含义，给出公式和具体算例，并作简要分析。 基础定义 评估指标 预测结果 正样...
precision，recall，sensitivity， specificity ，mAP等几种评价指标
weixin_43508499的博客
08-07 1万+
目录1.图像分类准确率Accuracy2.Accuracy的缺点3.什么是precision、recall以及F1指标、ROC曲线4.mAP的计算 1.图像分类准确率Accuracy 假设有测试样本100张图像，其中有90张预测对了类别，则准确率为： Accuracy = 90/100*100% = 90% 2.Accuracy的缺点 假设测试样本100张，其中正例90张，负例10张，我们预测（瞎...
Accuracy and precision
weixin_30674525的博客
07-25 919
From Wikipedia！！ ：Accuracy is the proximity of measurement results to the true value; precision, the repeatability, or reproducibility of the measurement In the fields ofsc...
多分类任务中每个类Acc、Specificity、Sensitivity、Precision的计算
qq_44786208的博客
04-13 7457
虽然sklearn.metrics中带有许多计算分类效果的工具，但是不全，下面分享四个基本分类指标，其他的指标也可以照样编写 from sklearn.metrics import confusion_matrix#混淆矩阵 def sen(Y_test,Y_pred,n):#n为分类数 sen = [] con_mat = confusion_matrix(Y_test,Y_pred) for i in range(n): tp = con_mat[i
深度学习分类常见评价指标：accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲线
qq_38895920的博客
05-22 4482
深度学习分类时常用到以下指标，这里做一个总结： 首先介绍一些指标的定义： (1)若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(True Negative TN) (3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive FP) (4)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negative FN） 这四个部分可以构成一个混淆矩阵： ...
机器学习模型性能评估：从混淆矩阵到关键指标
### 机器学习模型性能评估：从混淆矩阵到多指标综合考量 在机器学习领域，准确评估模型性能至关重要。本文将介绍如何使用混淆矩阵来衡量模型性能，并探讨除准确率之外的其他重要性能指标。 #### 1. 混淆矩阵与基本...
机器学习模型性能评估：从混淆矩阵到多元指标
### 机器学习模型性能评估：从混淆矩阵到多元指标 #### 1. 混淆矩阵与基础性能指标 在机器学习中，混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具。对于一个 2x2 的混淆矩阵，我们可以定义预测准确率（有时也称为成功率）和...
机器学习中的准确率，敏感性，特异性，阳性预测值，阴性预测值，假阳率，假阴率 -九五小庞
qq_37241964的博客
01-15 6581
准确率是指分类模型正确预测的样本数占总样本数的比例，其计算公式为：(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)，其中TP表示真正例，TN表示真反例，FP表示假正例，FN表示假反例。敏感性也称为召回率或真正率，是指分类模型正确预测为正例的样本数占所有正例样本数的比例，其计算公式为：TP / (TP + FN)。阴性预测值是指分类模型预测为反例的样本中真正为反例的比例，其计算公式为：TN / (TN + FN)。阴性预测值越高，说明模型预测为反例的样本越可靠。
查准率（Precision），灵敏性（Sensitivity），特异性（Specificity），F1，PR曲线，ROC，AUC
Sagacity_1125的博客
06-16 8443
先来了解一下TP、FP、FN、TN的概念，可以帮助后面理解 真实情况 预测结果 P N P TP FN N FP TN 先说个结论：Recall = Sensitivity = TPR 查全率（Recall） 分类器认为是正类并且确实是正类的部分占所有确实是正类的比
分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别
weixin_34392843的博客
10-11 6878
http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html 一、引言 　　分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy...
分类性能评估指标 — 理论篇 — TP、TN、FP、FN，precision、recall、F1、PR曲线，sensitivity、specificity，FPR、TPR、ROC曲线
Sweety_Lin的博客
08-11 2489
1. 混淆矩阵：TP，TN，FP，FN TP：true positive，实际为正例，预测为正例 TN：true negative，实际为负例，预测为负例 FP：false positive，实际为负例，预测为正例 FN：false negative，实际为正例，预测为负例 2. precision, recall，F1，PR曲线 precision：精确率、查准率，预测为正例的样本中，实际为正例的样本所占的...
tensorflow计算模型的accuracy，precision，sensitivity，specificity
weixin_43790560的博客
07-19 7448
我们在写论文的时候，会经常看到几个模型判断指标，那这几个指标是如何计算的呢，下面将进行讲解： 幸好TensorFlow有tf.metrics这个内置函数，让我们计算起来方便很多。 计算accuracy：tf.metrics.accuracy。 有个博文不错，里面例子不错： https://blog.csdn.net/lyb3b3b/article/details/83047148 计算pr...
常见指标 Iou,dice,accuracy,recall,sensitivity,precision,F1-score,specificity 图解以及计算代码
LQ_001的博客
11-20 1万+
图像分割IOU计算代码
机器学习 - 评价指标
GoWeiXH的小天地
11-26 740
机器学习评价指标 准确率（Accuracy） 召回率（Recall） / 灵敏度（Sensitive） 特异度（Specificity） 精准度（Precision） F Score ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve） AUC（Area Under Curve）
机器学习笔记（三）
qq_30238467的博客
10-23 270
当评估机器学习模型时，我们通常关注其性能和泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现。是最简单直观的评估指标，表示模型预测正确的样本比例。然而，在不平衡的数据集中，准确度可能不是一个很好的指标，因为模型可能过于偏向于预测数量较多的类别。提供了详细的分类结果，包括真正例、真负例、假正例和假负例的数量，是分析模型错误的有用工具。主要用于二分类问题。精确度衡量了模型在预测为正类别时的准确性，而召回率衡量了模型对正类别样本的识别能力。这两者常常在不同场景中取舍，需要根据具体问题权衡。
灵敏度（sensitivity）和特异性（specificity）的计算
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不二的博客
06-25 15万+
最近查看文献，发现了文献中灵敏度与特异性的计算有点问题，特意查了一下，结论如下： 灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率； 特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率；其中真阳性、假阴性、真阴性和假阳性均为检测值，具体参考《全国医学成人高等教育专科教材 医学统计学 （第二版）》下图： 而http://en.w...
统计学习方法与模型评价体系：预测、推断及应用
2. 灵敏度（Sensitivity）和特异性（Specificity）：分别指模型在检测到正类和负类方面的能力。 3. 召回率（Recall）和精确率（Precision）：召回率指模型正确预测正类的比例，精确率指预测为正类中正确预测的比例。...
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