ML学习中的召回率、准确率、精确率

理解ML中的评价指标
最新推荐文章于 2024-07-02 11:36:27 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-02 11:36:27 发布 · 385 阅读 · 0 ·
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。

本文主要介绍了机器学习中常用的评价指标：召回率、准确率及F值。召回率是指检索出的相关文档数与所有相关文档的比例；准确率则是指预测为正的样本中正确的比例；F值是准确率和召回率的综合指标。

ML学习中的召回率、准确率、精确率

1. 召回率

召回率(Recall Rate,也叫查全率),召回率是针对我们原来的样本而言的,是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；

2. 准确率(又称正确率、精确率)

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对的。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)。

                  P = TP/(TP+FP)

3. F值(准确率和召回率的综合指标)

F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率)

分类模型评估：混淆矩阵、准确率、召回率、ROC
Laurence的技术博客
02-13 4312
在二分类问题中，混淆矩阵被用来度量模型的准确率。因为在二分类问题中单一样本的预测结果只有Yes or No，即：真或者假两种结果，所以全体样本的经二分类模型处理后，处理结果不外乎四种情况，每种情况都有一个专门称谓，如果用一个2行2列表格描述，得到的就是“混淆矩阵”。其中，假阳性（FP）又被称为“Type 1 Error”，假阴性（FN）又被称为“Type 2 Error”。在所有“预测为真”（TP+FP）的数据中，有多少是“真得预测对了”（TP）的? 这个百分比叫“准确率”（Precision）在所有“实际
协同过滤算法的召回率、准确率、覆盖率、新颖度
LDC，公众号【轻松学编程】
05-21 1216
python版计算协同过滤推荐算法的召回率、准确率、覆盖率、新颖度、F1-score 并使用折线图横向对比
通用算法（ML,DL）分类判定指标：召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy等
dragon的专栏
03-06 6206
1.当用算法实现某一问题后，如何证明算法有效性？如何证明你的算法比别的算法更优。特别是针对二分类问题，下面介绍一下分类标准。2 标准表示分类正确：True Positive：本来是正样例，分类成正样例。True Negative：本来是负样例，分类成负样例。表示分类错误：False Positive ：本来是负样例，分类成正样例，通常叫误报。False Negative：本来是正样例，分类成负样例，
ML的4个指标——准确率、精确率、召回率与F1 score
weixin_41958290的博客
12-11 1419
机器学习的分类任务中，准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)与F1 score是常见的4个评估指标。之前对于这些指标有粗略的了解，如今加深一下理解。
【ML】准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）等
学无止境、积少成多、厚积薄发
11-16 1315
真实标签(下) 预测标签(右) Positive Negative Positive TP FN Negative FP TN TP:正样本被预测为正样本的个数 FP:负样本被预测为正样本的个数 TN:负样本被预测为负样本的个数 FN:正样本被预测为负样本的个数 TP+FP:被预测为正样本的个数 FN+TN:被预测为负样本的个数 TP+FN:真实正样本的个数 FP+TN:真实负样本的个数 TP+TN+FP+FN:正负样本个数 准确率： Accuracy=TP+TNTP+TN+FP+...
Spark随机森林算法对数据分类（一）——计算准确率和召回率
猜丁壳
07-26 1万+
1.召回率和正确率计算对于一个KK元的分类结果，我们可以得到一个K∗KK*K的混淆矩阵,得到的举证结果如下图所示。 从上图所示的结果中不同的元素表示的含义如下： mijm_{ij} ：表示实际分类属于类ii，在预测过程中被预测到分类jj对于所有的mijm_{ij}可以概括为四种方式不同类型的数据:TPTP（真正）:真正的分类结果属于ii预测的结果也属于ii，此时对于 mijm_{ij} 而言i=
【ML】第三章 分类
sikh_0529的博客
09-21 1万+
在第 1 章中，我提到最常见的监督学习任务是回归（预测值）和分类（预测类）。在第 2 章中，我们探讨了回归任务，预测住房价值，使用各种算法，如线性回归、决策树和随机森林（将在后面的章节中更详细地解释）。现在我们将注意力转向分类系统。在本章我们将使用 MNIST 数据集，它是一组由高中生和美国人口普查局员工手写的 70,000 张小数字图像。每个图像都标有它所代表的数字。这个集合已经被大量研究，以至于它通常被称为机器学习的“hello world”：每当人们提出一种新的分类算法时，他们都很想知道它在 MNIS
机器学习课程：精确率与准确率的深入理解
- 机器学习（ML）是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并改进，而无需明确编程。 - 入门机器学习通常需要了解基本的统计学知识、掌握至少一种编程语言（如Python或R）、熟悉数学概念（如线性代数、...
准确率、精确率、召回率、F1（F-Measure）都是什么？
杨鑫newlife的专栏
11-10 1093
机器学习ML、自然语言处理NLP、信息检索IR等领域，评估（Evaluation）是一个必要的工作，而其评论价值指标往往有如下几点： 准确率 Accuracy; 精准率 Precision; 召回率 Recal； F1-Measure; TP: True Positive 把正的判断为正的数目True Positive，判断正确，且判为了正，即正的预测为正的； FN：False Negative 把正的错判为负的数..
CV模型上生产后发现准确率、召回率、F1值等各类指标性能大幅下降的一些排查方法
最新发布
今晚打老虎的专栏
07-02 1159
通过以上步骤，你可以逐步排查并解决服务器上模型性能下降的问题。以上步骤只是作到抛砖引玉的作用，如果问题依然存在，可以考虑更加细致的排查，例如从模型开发环境的硬件架构和精度、操作系统版本和位数、软件版本、部署代码各类参数等方向去排查。我在本地训练了一个目标检测模型，当部署到生产后发现该模型的准确率、召回率、F1值等各类指标性能都出现了大幅度的下降。基于此，我在该文中总结一下排查此类问题的方法。理解了你的问题，模型在本地训练和测试时表现良好，但在服务器上部署后性能指标（准确率、召回率和F1值）大幅下降。
客户端码农学习ML —— 分类评估(准确率_精确率和召回率_ROC和曲线下面积)
weixin_34405332的博客
10-10 775
判断各种机器学习方法训练而成的模型输出结果的好坏，需要一些评估方法，本文简单介绍二分类算法的几种评估方法，做个总结。 首先需要有一些基本概念：对于样本来说，通常有两种类型，一种是正类别、一种是负类别，正负类别本身没有褒义贬义的含义，纯粹为了区分二分类两种不同情况。 如“有没有狼的问题”，可以认为狼来了是正类别，没有狼是负类别；再比如“肿瘤是恶性还是良性”...
Spark ML统计指标以及最优参数评估指标深入剖析-Spark商业ML实战
weixin_34160277的博客
11-17 590
本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。版权声明：禁止转载，欢迎学习。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何商业交流，可随时联系 刚开始写作本文时，并没有感觉太难，后面在写特征工程方面时，发现很多指标问题，不得开始挖掘统计指标，居然发现ROC我之前理解有误，...
结合源码分析Spark中的Accuracy(准确率), Precision(精确率), 和F1-Measure
小帆的帆的专栏
06-16 2万+
转载请标明出处：小帆的帆的专栏例子某大学一个系，总共100人，其中男90人，女10人，现在根据每个人的特征，预测性别Accuracy(准确率)Accuracy=预测正确的数量需要预测的总数 Accuracy = {预测正确的数量 \over 需要预测的总数} 计算由于我知道男生远多于女生，所以我完全无视特征，直接预测所有人都是男生 我预测所的人都是男生，而实际有90个男生，所以 预测正确的数量
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
热门推荐
mousever的专栏
09-21 5万+
下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标： 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率，衡量的是检索系统的查全率。 一般来说，Precision就
准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)
Deep Learning and NLP Farm
10-26 1万+
准确率(accuracy),精确率(Precision)和召回率(Recall)[2] 是信息检索，人工智能，和搜索引擎的设计中很重要的几个概念和指标。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 概念介绍 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. 　　某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的把30
spark机器学习库评估指标总结
knowfarhhy
09-04 1万+
spark机器学习库评估指标总结回归评估指标 RMSE（均方根误差） MSE（均方误差） R2（拟合优度检验） MAE(平均绝对误差) MLLIB库√√√√ ML库√√√√ 1.1 MLLIB库1.1.1 Regression
深度学习的精确率和召回率，浅显的例子
weixin_30765319的博客
04-30 1473
最近正好做 男女儿童的分类，举个具体的例子解释一下： 假设 儿童5w, 识别成儿童的有 4w， 识别成 other 的有1w. other 10w, 识别成other的有8w, 识别成 儿童的有 2w下面分析儿童的准确率和召回率，那么按照给出的信息分析下面表格： 儿童相关数据 ...
如何理解召回率、精确率以及准确率？
aoanng的博客
05-30 6265
True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数. True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数. False Positive(假正, FP)：将负类预测为正类数 → 误报 (Type I error). False Negative(假负 , FN)：将正类预测为负类数 →漏报 (Type II error).实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的
spark mllib源码分析之二分类逻辑回归的评价指标
snaillup的博客
08-01 4862
介绍spark中二分类的评价指标及实现，包括AUC，召回率，F-measure等
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

打赏作者

. . . . .

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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