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  • 准确率和召回率

    千次阅读 2019-05-09 14:23:03
    链接 定义: 正确率 = 提取出的正确...F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值) 不妨举这样一个例子:某池塘有1400条鲤鱼,300只虾,300只鳖。现在以捕鲤鱼为目...

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    定义:

    1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数

    2. 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数

    两者取值在0和1之间,数值越接近1,查准率或查全率就越高。

    1. F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值)

    不妨举这样一个例子:某池塘有1400条鲤鱼,300只虾,300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网,逮着了700条鲤鱼,200只虾,100只鳖。那么,这些指标分别如下:

    正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70%

    召回率 = 700 / 1400 = 50%

    F值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%

    不妨看看如果把池子里的所有的鲤鱼、虾和鳖都一网打尽,这些指标又有何变化:

    正确率 = 1400 / (1400 + 300 + 300) = 70%

    召回率 = 1400 / 1400 = 100%

    F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%

    由此可见,正确率是评估捕获的成果中目标成果所占的比例;

    召回率,就是从关注领域中,召回目标类别的比例;

    F值,综合这两者指标的评估指标,用于综合反映整体领域的指标。

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  • 理解准确率和召回率

    2019-12-22 20:07:55
    理解准确率和召回率1 混淆矩阵解释2 召回率和准确率定义3 混淆矩阵Reference 1 混淆矩阵解释 2 召回率和准确率定义 召回率(Recall)=系统检索到的相关文件系统所有相关的文件总数=正确预测为狗的个数系统真实是狗的...

    1 混淆矩阵解释

    在这里插入图片描述

    2 召回率和准确率定义

    (Recall)== 召回率(Recall)=\frac{系统检索到的相关文件}{系统所有相关的文件总数}=\frac{正确预测为狗的个数}{系统真实是狗的个数}

    (Precision)== 准确率(Precision)= \frac{系统检索到的相关文件}{系统所有检索到的文件总数}=\frac{正确预测为狗的个数}{预测模型预测为狗的个数}

    F=2PRP+R F= \frac{2PR}{P+R}
    数理统计中的准确率(Precision)是我们传统理解的准确率。是站在预测模型本身角度讲的。召回率是站在系统原始本身个数角度来讲的。

    3 混淆矩阵

    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。

    场景——班级有男的和女的两类,某人(也就是定义中所说的分类器)他又把班级中的人分为男女两类

    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

    混淆矩阵:

    20 0
    30 50

    【注意】混淆矩阵的每一列代表了预测类别,每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目,每一行代表了数据的真实归属类别,每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。

    预测类别 预测类别
    总计 类别召回率
    真实类别 20 0 20 100%
    真实类别 30 50 80 62.5%
    总计 50 50 100
    类别准确率 40% 100% 模型准确率=70/100=70%

    他把其中70(20女+50男==对角线)人判定正确了,而总人数是100人,所以总的的模型准确率accuracy=70/100 = 0.7

    【解释】假设认人,想认识女的,女的全认来和认对了女的召回率则满分虽然你把全部女的都认出来了,但是你还把一部分男的认成女的了那认女的准确率就没有是100%了

    Reference

    [1] 准确率与召回率

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  • 准确率和召回率 最近在做人脸检索,涉及到检索的准确率和召回率,在这里简单记录一下: 相关 不相关 检索到 A B 未检索到 C D 则准确率和召回率如下: 准确率=AA+B=检索到的相关人脸...

    准确率和召回率

    最近在做人脸检索,涉及到检索的准确率和召回率,在这里简单记录一下:

      相关 不相关
    检索到 A B
    未检索到 C D

    则准确率和召回率如下:

    =AA+B=准确率=AA+B=检索到的相关人脸检索到的所有人脸

    =AA+C=召回率=AA+C=检索到的相关人脸系统中所有该相关人脸

    举个栗子:

    假设人脸库中有小明的照片100张,现在有一张待测的照片,经过检索之后总共返回10张人脸,其中6张小明的照片、4张其他人的照片,即准确率为0.6,召回率为0.06

    转载于:https://www.cnblogs.com/tonasy/p/9664185.html

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  • 准确率和召回率小结

    2017-04-25 11:06:23
    准确率和召回率小结在跑程序的时候总是将推荐系统中的准确率召回率计算成一样,显然是不合理的,遂将其记录于此。 1 对于位置推荐: — 召回率 = user命中文件数 / 用户所有访问过的位置总和 — 准确率 = user...

    准确率和召回率小结

    在跑程序的时候总是将推荐系统中的准确率召回率计算成一样,显然是不合理的,遂将其记录于此。
    

    1 对于位置推荐:
    — 召回率 = user命中文件数 / 用户所有访问过的位置总和
    — 准确率 = user命中文件数 / 系统推荐给用户的文件总数

    具体详解参见大牛blog :准确率召回率

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  • 准确率和召回率介绍

    2015-10-13 10:11:47
    引用:... ...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
  • 准确率和召回率评价算法

    千次阅读 2018-12-13 23:51:43
    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...
  • Caffe-SSD的solver.cpp修改后的源码,可输出准确率召回率和PR曲线值
  • 推荐系统中的TopN推荐,它的预测准确率一般是通过准确率和召回率来进行评估的,那么我们就要理解,什么是准确率,什么是召回率! 令R(u)表示在根据训练数据给用户做出的推荐列表,T(u)表示用户根据测试数据给用户...
  • 准确率和召回率(precision&recall)

    万次阅读 多人点赞 2014-08-23 14:26:01
    算法评价指标:准确率和召回率
  • 推荐系统中准确率和召回率的理解

    万次阅读 2017-03-06 20:35:50
    最近读到推荐系统中的TopN推荐,它的预测准确率一般是通过准确率和召回率来进行评估的,那么我们就要理解,什么是准确率,什么是召回率! 准确率,顾名思义,就是准确程度。通过正确数/总数得到。而正确数是什么,...
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  • nlp之准确率和召回率

    2020-04-08 11:00:25
    举例: 真实: N N N T T N N N N T ...则正样本 P(准确率)=2/3 R(召回率)=2/3 真实: N N N T T N N N N T 算法预测: N T T T T N N T N T 正样本:P(准确率)=3/6 R(召回率)=3/3 举例...
  • F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值) 转载于:https://www.cnblogs.com/find1/p/10551759.html
  • 准确率和召回率matlab代码SPBL_Pytorch PyTorch实施“用于临床皮肤病识别的自动平衡学习” 安装 该项目基于和。 并且我们在其中添加了不平衡的学习方法,并修改了一些代码以实现兼容性。 要求 Python 3.4以上 ...
  • 准确率和召回率(precision&recall)

    千次阅读 2014-10-25 21:30:00
    一、准确率和召回率(P&R) 以文本检索为例,先看下图 当中,黑框表示检索域,我们从中检索与目标文本相关性大的项。图中黄色部分(A+B)表示检索域中与目标文本先关性高的项,图...
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