二分类问题评价标准 准确率Accuraccy--精度precision(查准率)--召回率recall(查全率)

最新推荐文章于 2024-07-26 08:34:25 发布
最新推荐文章于 2024-07-26 08:34:25 发布
阅读量482 收藏
点赞数
文章标签： 分类 机器学习 深度学习
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_44360866/article/details/127297901
版权
本文介绍了二分类模型评估的重要指标：准确率、精度（查准率）及召回率（查全率），这些指标有助于理解模型预测的可靠性和全面性。

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

机器学习模型常用评估指标：Precision（精准率、查准率）和Recall（召回率、查全率）的理解和应用
捡起一束光的博客
10-18 3414
Precision和Recall是矛盾统一的两个指标：为了提高Precision，分类器需要尽量在“很有把握”的时候才把样本当做正样本，但这样往往由于过于保守，会漏掉很多“没有把握的正样本”，导致你的召回率（Recall）降低。
机器学习效果评价指标综述（准确率，精确率，召回率，F值，etc.）
zd_lynn的博客
12-13 1926
1.准确率、精确率、召回率和 F 值是在统计待考察对象集体后，得出的重要评价指标。 不妨看看这些指标的定义：    TP-将正类预测为正类    FN-将正类预测为负类    FP-将负类预测位正类    TN-将负类预测位负类  准确率（正确率）=所有预测正确的样本/总的样本  =（TP+TN）/总样本  精确率=  将正类预测为正类 / 所有预测为正类 = TP/（TP+FP） ...
机器学习分类的几种评价指标：准确率Accuracy, AUC, Precision, Recall, F1，MAPE，SMAPE
rosefun96的博客
12-18 9684
分类评价指标有准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、F值等 1、AUC 精确率precision = TP/(TP +FP）,即正类预测对的个数和所有预测成正类样本数比值。 召回率recall = TP/(TP +FN),即预测正类样本和原来一共正类样本数的比值。 将真正类率作为Y轴，假正类率作为X轴，然后就可以画出ROC曲线。ROC曲线与X坐标轴所围...
分类问题的评价指标：二分类【准确率（Accuracy）：用在数据均衡（每一类的样本数量相同）的数据集上】【精确率（Precision）】【召回率（Recall）】【F1】
u013250861的博客
02-22 7755
一、混淆矩阵 对于二分类的模型，预测结果与实际结果分别可以取0和1。我们用N和P代替0和1，T和F表示预测正确和错误。将他们两两组合，就形成了下图所示的混淆矩阵（注意：组合结果都是针对预测结果而言的）。 由于1和0是数字，阅读性不好，所以我们分别用P和N表示1和0两种结果。变换之后为PP，PN，NP，NN，阅读性也很差，我并不能轻易地看出来预测的正确性与否。因此，为了能够更清楚地分辨各种预测情况是否正确，我们将其中一个符号修改为T和F，以便于分辨出结果。 P（Positive）：代表 1 N（Negat
二分类指标Precision、Recall、Accuracy、F score、TPR、FPR、MCC
balabooo的博客
09-13 1138
二分类任务评价指标
[机器学习] 二分类模型评估指标---精确率Precision、召回率Recall、ROC|AUC
摩登都市天空---专栏
12-13 2万+
目录 为什么要评估模型? 怎么检验和评估模型? 评估指标 (Evaluation Matrics)是什么? 错误率,精度,误差的基本概念: 分类器评估指标 混淆矩阵 1. 准确率P、召回率R、F1 值 2. ROC与AUC ROC 计算例子 1. 分析数据 2. 针对score，将数据排序 3. 将截断点依次取为score值 为什么要评估模型? 一句话,想找到最有效的模...
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
查准率和查全率是评价二分类问题中模型性能的两个基本指标。查准率（Precision）是指分类器正确识别为正例的样本数（True Positives, TP）占分类器预测为正例的样本总数（包括真正例和假正例，即TP+FP）的比例，计算...
机器学习—分类模型评估—准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
柳成荫
08-09 1万+
分类模型评估 假设我们手上有60个正样本，40个负样本，我们要找出所有的正样本。 利用分类模型显示找出50个正样本，但是其中只有40个是真正的正样本。 作为评估者的你需要来评估(evaluation)下该模型的工作。 由题意得出： TP: 将正类预测为正类数 40---- (50个预测结果中真正是正类的有40个) FN: 将正类预测为负类数 20 ----(60个正样本中其实只找出了40个)...
精确率（Precision、查准率）与召回率（Recall Rate、查全率）
漫步量化
06-16 5514
精确率1 精确率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 P=TPTP+FP P=\frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP​ 召回率 召回率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...
机器学习中的二分类问题评价指标之精确率、召回率、F1值通俗理解
BaoITcore的博客
10-30 2587
统计学习方法或机器学习中对二分类问题的评价指标，精确率和召回率以及F1值的通俗理解，大白话解读。
召回率 (Recall)
最新发布
大连赵哥的博客
07-26 5078
召回率 (Recall)
二分类的评估指标
weixin_41651734的博客
06-18 1677
文章目录混淆矩阵指标准确率（Acc）召回率（Recall）精确率（Precision）f1真正类率（TPR）负正类率（FPR）KS值AUCGAUC曲线图recallPrecision曲线KS曲线ROC曲线 混淆矩阵 二分类的混淆矩阵 TN：将负类预测为负类（真负类） FN：将正类预测为负类（假负类） TP：将正类预测为正类（真正类） FP：将负类预测为正类（假正类） 指标 准确率（Acc） 俗称：样本中分对的占比 即：测试样本中正确分类的样本数占总测试的样本数的比例 召回率（Recall） 俗称：
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
苝花向暖丨楠枝向寒
12-05 1288
点击进入原文. 现在我先假定一个具体场景作为例子。 假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人.目标是找出所有女生. 现在某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的把30个男生也当作女生挑选出来了. 作为评估者的你需要来评估(evaluation)下他的工作 首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 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。也就是损...
衡量机器学习模型的三大指标：准确率、精度和召回率
studyvcmfc的专栏
05-26 606
https://www.cnblogs.com/xuexuefirst/p/8858274.html
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
YLH9604的专栏
03-30 1602
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)  1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；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
02_混淆矩阵、准确率（Accuracy）、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) +Roc曲线和PR曲线+sklearn中分类模型评估API+ 自己补充整理
涂作权的博客
04-09 5787
一、准确率、精确率、召回率和F值是选出目标的重要评价指标。不妨先看看这些指标的定义： (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...
二分类结果评价之TP、FP、TN、FN及准确率、精确率、召回率、F1得分的计算方式和python代码实现
zeeq的博客
05-29 1万+
混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。在二分类场景里是一个2x2的矩阵。如下图。 TP（True Positive）：真正例，实际上和预测中都是正例； FP（False Positive）：假正例，实际上是负例，但是被预测为正例了； FN（False Negative）：假负例，实际上是正例，但是被预测为负例了； TN（True Negative）：真负例，实际上和预测中都是负例。 import numpy as np # 计算混淆矩阵 def compute_
【深度学习】分类指标accuracy，recall，precision等的区别
热门推荐
z小白的博客
10-26 6万+
在机器学习里面做一些分类任务时，经常会使用到一些评价指标，下面就一些常用的指标进行详细的说明。 上图表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，只需要把不属于当前类的其他类都考虑为负例），表格中的四个参数说明： True Positive（TP）：预测为正例，实际为正例 False Positive（FP）：预测为正例，实际为负例 True Negative（TN）：预测为负例，实际为负例...
二分类模型评价指标详解：准确率、查准率与ROC曲线
F1分数是查准率和查全率的调和平均数，当两者权重相等时，公式为 `2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)`。它综合考虑了查准率和查全率，尤其适用于两类样本数量不均衡的情况。 3. **ROC曲线**...
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