机器学习结果统计－准确率、召回率F1-score

最新推荐文章于 2024-10-09 20:35:58 发布
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#机器学习结果统计－准确率、召回率、F1-score

本文介绍了手写数字识别中的评估指标，包括准确率、召回率和F1-score的计算方式，通过具体例子帮助理解这些指标如何衡量识别系统的性能。

用手写数字识别来作为说明。
准确率： 所有识别为”1”的数据中，正确的比率是多少。 
如识别出来100个结果是“1”， 而只有90个结果正确，有10个实现是非“1”的数据。 所以准确率就为90%

召回率： 所有样本为1的数据中，最后真正识别出1的比率。 
如100个样本”1”, 只识别出了93个是“1”， 其它7个是识别成了其它数据。 所以召回率是93%

F1-score:  是准确率与召回率的综合。 可以认为是平均效果。

详细定义如下：
对于数据测试结果有下面4种情况：
TP: 预测为正， 实现为正
FP: 预测为正， 实现为负
FN: 预测为负，实现为正
TN: 预测为负， 实现为负

准确率： TP/ (TP+FP) 
召回率： TP(TP + FN)
F1-score: 2TP/(2TP + FP + FN)

作者：liu_coding
来源：优快云
原文：https://blog.youkuaiyun.com/net_wolf_007/article/details/51769020
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准确率(Accuracy) 精确率(Precision) 召回率(Recall)和F1-Measure
喔哟哟哟哟
04-02 8410
先验知识 　　我们首先将数据的类别统一分为两类：正类和负类。例如：一个数据集中的数据一共有3类，小学生、中学生、高中生。我们的目标是预测小学生，那么标记为小学生的数据就是正类，标记为其他类型的数据都是负类。 　　数据有两种状态：测试集数据和预测结果数据。 　　对一批测试数据进行预测，结果可以分成四种。 TP(True Positive): 原本是正类，预测结果为正类。(正确预测为正类) ...
精确率 召回率 F1（详细）
qq_20449731的博客
02-05 1953
精确率召回率等相关知识点经常出现在笔试题中，如果仅考查精确率召回率并不难理解记忆。但是有时结合ROC等知识点时，TP，NP，TN，FN，4个不易区分的符号及各种比率会对初学者的理解产生干扰，本文将几个知识点结合起来举例解释，希望能方便大家理解记忆。背景当我们那一个已知结果的数据对算法进行测试时，不难发现算法对数据判断出现的错误。 当待处理数据简单分为正负两类时，显然 对于原数据来说，只有正负两种
机器学习结果统计－准确率、召回率，F1-score
Net_Wolf_007的专栏
06-27 1万+
对机器学习结果统计概述说明
机器学习模型指标之准确率、精确率、召回率、F1 score
LIsaWinLee的博客
04-04 1025
机器学习模型指标之准确率、精确率、召回率、F1 score 第一篇看代码 第二篇看图解概念 第三篇看意义
三个练习题帮助理解“精度" "召回率""F1值"
weixin_33779515的博客
01-25 1156
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
机器学习中的F1-score
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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-准确率、召回率、精确率、f1score等
感性企鹅的专栏
12-09 1241
背景 机器学习中，如何评估一个模型的好坏极关重要，否则训练出来了我们自己都说不明白到底该不该用，一句话就是心里没底。 本文将用较为白话的角度来阐述这些指标。 注：这些指标（准确率、精确率、召回率）用中文表示容易混淆，例如准确率和精确率，本文将用英文来进行表述 指标介绍 在介绍之前，我们先上一个二分类的例子 假定已经根据训练集训练出了一个模型，这个模型等待进行评估。 现在给定测试集，正样本60个，...
机器学习篇-逻辑回归-分类评估-混淆矩阵-精确率-召回率-F1值
最新发布
m0_60916732的博客
10-09 1918
设模型中含有待估参数w，可以取很多值。已经知道了样本观测值，从w的一切可能值中（选出一个使该观察值出现的概率为最大的值，作为w参数的估计值，这就是极大似然估计。（顾名思义：就是看上去那个是最大可能的意思）# 导包​# 1. 加载数据# 查看数据基本信息​# 2. 数据处理# 2.1 用np.NaN替换?', np.NaN)# 2.2 删除缺失值, 按行删除data.dropna(inplace=True) # 默认按行删除 => axis=0 or index。
评价指标（一）精确率，召回率，F1-score
weixin_44708254的博客
09-19 2280
先来讲一下精确率(Precision)和准确率(Recall)，首先要明确一点，精确率不等于准确率（Accuracy），两者是不同的，后面也会讲到准确率。很多时候，模型不只关心其中某个指标，因此需要平衡精确率和召回率，因此就有了F1-score，F1值是精确率和召回率的调和均值。识别成狗的有75张，正确识别的55张，识别成猫的25张，正确的15张，那么关系表就如下。也就是说识别成狗的样本里，正确的比例，例子里就等于55/(55+20)假如我们正在做猫狗的二分类识别任务，假设狗是正样本，猫是负样本，
机器学习和深度学习分类问题的几个指标:准确率、精准率、召回率、F1-score、Macro-F1、Micro-F1
奥古斯都
03-01 4986
目录 1、Accuracy——准确率 2、Precision——精准率 3、Recall——召回率 4、进一步探索召回率和准确率 5、F1-Score 6、Micro-F1和Macro-F1 在说这个几个指标之前有一个非常重要的东西叫做混淆矩阵： 我们把上述提到的这个表格称作为混淆矩阵，那么一般使用混淆矩阵干嘛呢？计算召回率、计算准确率、计算精准率。接下来分别介绍这三个指标。 TP：实际是正样本预测也是正样本；TN：预测是负样本实际也是负样本；FN：实际上是正要根本预测为负样本；FP.
准确率、精准率、召回率
qq_44186052的博客
03-22 4134
参考：准确率、精确率、召回率 - 知乎 以一个二分类系统来讲，通常情况下我们会将数据分为两类：正确（T），错误（F） ,但是在我们实际操作的运行模型的结果中会出现四种不同的分类结果 P(positive)N(Nagitive) (声明：这里所用的符号标记与所引用的链接有所不同) TP：本身是正类，结果划分是正类 TN：本身是正类，结果划分为负类 FP：本身是负类，结果划分为正类 FN: 本身是负类，结果划分为负类 1.准确率：所有正确的分类的比重 Accuracy=（TP+FN）/（TP
精确率 召回率
stone_tomcate的博客
07-22 658
精确率 精确率指标尝试回答以下问题： 在被识别为正类别的样本中，确实为正类别的比例是多少？ 精确率的定义如下： Precision=TPTP+FP 注意：如果模型的预测结果中没有假正例，则模型的精确率为 1.0。 让我们来计算一下上一部分中用于分析肿瘤的机器学习模型的精确率： 真正例 (TP)：1 假正例 (FP)：1 假负例 (FN)：8 真负例 (TN)：90 精确率精确率=TPTP+FP=11+1=0.5 该模型的精确率为 0.5，也就是说，该模型在预测恶性肿瘤
准确率、召回率、F-1值、ROC
weixin_41961559的博客
06-17 1114
准确率、召回率、f1值
机器学习之F1（正确率与召唤率）
weixin_44183162的博客
03-06 1371
正确率与召唤率（precision and Recall）是广泛应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。 一般来说，正确率就是检索出来的条目有多少是正确的，召回率就是所有正确的条目有多少被检索出来了。 我们希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下是有矛盾的。比如极端的情况下，我们只搜索出了一个结果，而且是准确的，那...
精确率，召回率，F1值的理解
nth2000的博客
09-18 608
为了评估机器学习模型的精确度，引入P值和R值的概念。 定义P=#truepositives#predictedaspositivesP = \frac{\# true \quad positives}{\# predicted \quad as \quad positives }P=#predictedaspositives#truepositives​即精确度 定义R=#truepositives#actualpositivesR = \frac{\# true \quad positives}{\# a
[每日一氵] BERT下游二分类任务精确率P约为0.5，召回率R约为1的问题
先说一下，就简单地写点儿氵文，不是博客，只是我的笔记本/工具书
12-21 1278
怎么能把上边儿这个玩意儿关了啊??? 这样行不？？ 好吧不行 昨天训练BERT玩儿，跑了一下test，结果精确率约为0.5，召回率约为1，？？？？？？ 这BERT这么吊的吗？？？ 召回率率基本上为1??? 后来想了一下，大概就是把所有的样本预测为正类了，而TEST集中正负样本为1:1，所以召回率为1，准确率为0.5 诶，这不是训练过的样本吗？？怎么会全预测为1呢？ 哦，原来是我训练完了，忘了从服务器上down下来了… hai 这样就正常多了 在此感谢另一位队友，感谢老铁的帮助！！！ ...
查准率、查全率、F1值
lakomi的博客
09-15 987
举个栗子 假设有10个数据， target： [ 1，1，1，1，1，0，0，0，0，0 ] predict：[ 1，0，1，1，1，1，1，0，0，0 ] target为数据现实的分类，predict为数据的预测结果。 查准率 P = （真正预测对的数量）/（预测结果是“对”的数量） 查准率即要求准确 此例中 P = 4/6 查全率 R = （真正预测对的数量）/（所有结果是“对”的数量） 查全率即要求“对”的越多越好 此例中 R=4/5 F值 F(k) = ( 1 + k ) * P * R / ( (
理解准确率、精确率、召回率等评价指标含义以及在SVM模型中的应用
Liii_NN的博客
09-06 1万+
目录 一、混淆矩阵 二、实例分析 1、准确率（Accuracy） 2、精确率（Precision） 3、召回率（Recall） 4、F值 5、AUC 总结 一、混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估模型结果的指标，属于模型评估的一部分，如下图所示。 实际表现 1 0 预测表现 1 TP FP 0 FN TN 如果用T(True)代表正确、F(False)代表错误、P(Pos...
图像分割性能指标评估：精确度、精准度、召回率与F1-score
_acc.m_图像召回率”和描述“计算图像各种分割性能指标，最终结果保存在data里，有精确度、精准度、召回率、F1-score等指标。”表明了这是一个用于图像分割性能评估的MATLAB脚本文件，它能够计算并保存多种重要的...
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