【----查准率-查全率-F1分数----】【----20181107----】

最新推荐文章于 2023-10-26 02:09:19 发布
最新推荐文章于 2023-10-26 02:09:19 发布
阅读量953 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43194555/article/details/83825194
本文深入探讨了机器学习中常用的单值评估指标，包括查准率（Precision）、查全率（Recall）及其综合评价指标F1分数。通过数学公式解释了这些指标的计算方式，帮助读者理解模型性能评估的基本概念。

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

单值评估指标 （single-number evaluation metric）

查准率（Precision，又译作精度） 和 查全率（Recall，又译作召回率）

  • 查准率 = 预测正确阳性（TP）/全部预测阳性（TP + FP）
  • 查全率 = 预测正确阳性（TP）/全部真实阳性（TP + FN）
  • F1 = 2 / ( (1/Precision) + (1/Recall) ) ----调和平均数
Mintcat10
关注
查准率和查全率
Monkey・D・Fish
08-25 3430
查准率（Precision）和查全率（Recall） 我们将算法预测的结果分成四种情况：  1. 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真  2. 正确否定（True Negative,TN）：预测为假，实际为假  3. 错误肯定（False Positive,FP）：预测为真，实际为假  4. 错误否定（False Negative,FN）：预测为假，实际为真   则： ...
人工智能-准确率（Precision）、召回率（Recall） 和 F1 分数
最新发布
高效匠人
06-15 1124
准确率、召回率和F1分数在大模型评估中的应用 在自然语言处理任务中，准确率（预测为正类的正确比例）衡量模型预测的可靠性（如垃圾邮件分类），召回率（实际正类被识别的比例）反映覆盖能力（如疾病筛查）。两者常存在此消彼长的关系。F1分数（两者的调和平均）用于平衡两者，适用于需兼顾精度和覆盖的场景（如法律文本分类）。 大模型中的特殊考量： 生成任务（如摘要）需权衡生成内容的准确率（事实性）与召回率（关键信息覆盖）； 多标签分类需计算宏/微平均F1； 长文本处理中召回率易下降，需针对性优化。 示例：实体识别任务中，若
查准率与查全率
庆志的小徒弟
07-16 7万+
一、理解查准率（precision）& 查全率（recall） 我们在平时常用到的模型评估指标是精度（accuracy）和错误率（error rate），错误率是：分类错误的样本数站样本总数的比例，即E=n/m（如果在m个样本中有n个样本分类错误），那么1-a/m就是精度。除此之外，还会有查准率和查全率，下面举例解释。 按照周志华《机器学习》中的例子，以西瓜问题为例。 错误率：有多少...
机器学习--查准率和查全率
qq_47180202的博客
08-19 1万+
机器学习--查准率和查全率
机器学习：查准率(Precision)和查全率(Recall)
Zhang_hongchao的博客
07-14 2万+
类偏斜（skewed classes）情况表现为我们的训练集中有非常多的同一种类的实例，只有很少或没有其他类的实例。  例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的，在我们的训练集中，只有 0.5%的实例是恶性肿瘤。假设我们编写一个非学习而来的算法，在所有情况下都预测肿瘤是良性的，那 么误差只有 0.5%。然而我们通过训练而得到的神经网络算法却有 1%的误差。这时，误差的大小是不能视为评判算法效果的依...
查全率（precison）和查准率（recall）
qq_32172681的博客
08-26 5250
定义以下标记： tp：正确的标记为正；预测为真，实际为真 fp：错误的标记为正；预测为假，实际为假 tn：正确的标记为负；预测为真，实际为假 fn：错误的标记为负；预测为假，实际为真 查准率：precision = tp / (tp+fp) ；宁愿漏掉，不可错杀；正确预测占所有预测的比例 查全率：recall = tp / (tp+fn) ；宁可错杀，不可漏掉；正确预测占所有...
机器学习中的F1-score
热门推荐
Yucen的博客
09-13 25万+
一、什么是F1-score F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。 此外还有F2分数和F0.5分数。F1分数认为召回率和精确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精确率的一半。计算公式为： G...
机器学习基础概念：查准率、查全率、ROC、混淆矩阵、F1-Score 机器学习实战：分类器
12-21
通过混淆矩阵，我们可以全面了解分类器的性能，包括精确度（Accuracy）、召回率（Recall，同查全率）和F1分数。 F1-Score是查准率和查全率的调和平均数，用于综合考虑两者，尤其是当正负样本不平衡时，F1-Score能更...
python数据分析与挖掘实战-第7章 模型评估.zip
04-30
在分类问题中，我们可能会遇到准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）和查准查全率（Precision-Recall Curve）。例如，准确率是正确预测的样本占总预测样本的比例，但可能...
行业分类-设备装置-基于深度学习的图像隐写检测方法.zip
09-08
4. **模型评估**：使用何种指标（如准确率、查准率、查全率、F1分数等）来衡量模型的性能，并解释为何选择这些指标。 5. **实际应用**：在设备装置中的具体应用场景，如安全监控、信息保密性检查、内容审查等，以及...
查准率（precision，也叫精确率）和查全率（recall，也叫召回率）
npk191954的专栏
09-25 4294
比如极端情况下，我们只搜索出了一个结果，且是精确的，那么Precision就是100%，但是Recall就很低；一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是精确的，Recall就是所有精确的条目有多少被检索出来了。3. F值 = 精确率 * 召回率 * 2 / (精确率 + 召回率) （F 值即为精确率和召回率的调和平均值）精确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的。
查全率与查准率代码
06-08
文档聚类评估程序，计算查全率和查准率以、F值，matlab编程实现-Document Clustering assessment procedures, calculation, recall and precision rate, the value of F, C Programming
查全率和查准率有什么区别？
Garson的博客
11-28 3145
查全率和查准率
机器学习之查准率、查全率与F1
淼淼不暴躁!
10-26 8272
定义： 查准率是指在所有被分类为正类别的样本中，有多少比例的样本实际上是正类别的。应用场景： 当我们关心的是确保被模型预测为正类别的样本确实是正类别时，例如在医学诊断中，确保模型预测为患有某种疾病的患者确实患有该疾病。定义： 查全率是指在所有实际正类别的样本中，有多少比例的样本被模型成功地预测为了正类别。应用场景： 当我们关心的是确保所有真实正类别的样本都被模型找出来时，例如在安全检查中，确保所有危险品都被检测出来。查准率表示在所有被模型预测为正类别的样本中，有多少比例的样本实际上是正类别的。
查全率、查准率与F1分数
pythondby的博客
12-12 3051
查全率、查准率都和正类样本密切相关。为了便于理解这几个概念，我们给出如图 1 所示的示意图。 查全率与查准率 图 1：查全率与查准率 图中实心小圆圈代表正类样本，空心小圆圈代表负类样本，大圆形区域（由两个半圆区域构成）代表被分类系统判断为正类的样本。 查全率 查全率（Recall，简称 R，又称召回率）表示分类准确的正类样本数占全部正类样本总数的比例。针对二分类有： R=TP/(TP+FN) 举例来说，在信息检索领域，假设一个搜索引擎返回的相关页面只有 9 个，另外 3 个相关页面并没有返
机器学习算法的常用评价指标——查准率，查全率，F1-score
Harriet的博客
04-15 1147
文章目录一、常用评价指标的介绍二、实际应用参考资料 一、常用评价指标的介绍 二分类问题 分类结果的混淆矩阵 真实情况 预测结果 正例 反例 正例 TP(true positive) FN(false negative) 反例 FP(false positive) TN(true negative) 说明：TP+FP+TN+FN=样本总数 查全率: 真实正例被预测为正例的比例 R=TPTP+FN{R=\frac {TP}{TP+FN
查准率、查全率
integrity
05-11 872
查准率（准确率）：预测集中真正例占所有正例的比例； 查全率（召回率）：预测集中真正例占所有正确预测样本（包括真正例和假反例）的比例。 注：真正例为预测集中，正确预测的正例样本个数。
查准率-查全率
yangjingyi0730的博客
06-29 410
查准率和查全率_性能度量思考——查准率和查全率
weixin_39627661的博客
12-13 1085
对学习器的泛化性能评估，衡量模型泛化能力的评价标准，即性能度量(performance measure)。这里主要介绍查准率（precision,又叫准确率），查全率（recall，又叫召回率）F1值以及一些思考。 首先介绍分类结果混淆矩阵：不难看出TP,FP,FN,TN的定义 查准率： ，从本次实验角度衡量模型质量 查全率： ，客观数据集角度...
K-means聚类与遗传算法在不均衡数据采样中的应用
评价不均衡数据集分类性能时，通常不使用传统的准确率指标，而是关注如精确率、召回率、F1分数以及查准率和查全率等，这些指标能更全面地反映对少数类的识别情况。此外，ROC曲线和AUC（曲线下面积）也是衡量不均衡...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值