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  • 准确率 召回率

    千次阅读 2018-12-28 17:03:12
     ...1、准确率召回率(Precision & Recall) 准确率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...

    链接:https://blog.csdn.net/mousever/article/details/48622163

    

    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就是检索出来的条目(比如:文档、网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。

    正确率、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。不妨看看这些指标的定义先:

        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。   

        3. 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得比例;召回率,顾名思义,就是从关注领域中,召回目标类别的比例;而F值,则是综合这二者指标的评估指标,用于综合反映整体的指标

    当然希望检索结果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有矛盾的。比如极端情况下,我们只搜索出了一个结果,且是准确的,那么Precision就是100%,但是Recall就很低;而如果我们把所有结果都返回,那么比如Recall是100%,但是Precision就会很低。因此在不同的场合中需要自己判断希望Precision比较高或是Recall比较高。如果是做实验研究,可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。

    2、综合评价指标(F-Measure)

    P和R指标有时候会出现的矛盾的情况,这样就需要综合考虑他们,最常见的方法就是F-Measure(又称为F-Score)。

    F-Measure是Precision和Recall加权调和平均

    当参数α=1时,就是最常见的F1,也即

    可知F1综合了P和R的结果,当F1较高时则能说明试验方法比较有效。

    3、E值

    E值表示查准率P和查全率R的加权平均值,当其中一个为0时,E值为1,其计算公式:

    b越大,表示查准率的权重越大。

    4、平均正确率(Average Precision, AP)

    平均正确率表示不同查全率的点上的正确率的平均。



    在信息检索、分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总。

    准确率、召回率、F1

    信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式:

                 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

                 准确率(Precision) =  系统检索到的相关文件 / 系统所有检索到的文件总数

    图示表示如下:


    注意:准确率和召回率是互相影响的,理想情况下肯定是做到两者都高,但是一般情况下准确率高、召回率就低,召回率低、准确率高,当然如果两者都低,那是什么地方出问题了。一般情况,用不同的阀值,统计出一组不同阀值下的精确率和召回率,如下图:

     

     

    如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率;如果做疾病监测、反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回。

    所以,在两者都要求高的情况下,可以用F1来衡量。

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    1. F1 = 2 * P * R / (P + R)  

     

    公式基本上就是这样,但是如何算图1中的A、B、C、D呢?这需要人工标注,人工标注数据需要较多时间且枯燥,如果仅仅是做实验可以用用现成的语料。当然,还有一个办法,找个一个比较成熟的算法作为基准,用该算法的结果作为样本来进行比照,这个方法也有点问题,如果有现成的很好的算法,就不用再研究了。

     

    AP和mAP(mean Average Precision)

    mAP是为解决P,R,F-measure的单点值局限性的。为了得到 一个能够反映全局性能的指标,可以看考察下图,其中两条曲线(方块点与圆点)分布对应了两个检索系统的准确率-召回率曲线

     

    可以看出,虽然两个系统的性能曲线有所交叠但是以圆点标示的系统的性能在绝大多数情况下要远好于用方块标示的系统。

    从中我们可以 发现一点,如果一个系统的性能较好,其曲线应当尽可能的向上突出。

    更加具体的,曲线与坐标轴之间的面积应当越大。

    最理想的系统, 其包含的面积应当是1,而所有系统的包含的面积都应当大于0。这就是用以评价信息检索系统的最常用性能指标,平均准确率mAP其规范的定义如下:(其中P,R分别为准确率与召回率)


    ROC和AUC

    ROC和AUC是评价分类器的指标,上面第一个图的ABCD仍然使用,只是需要稍微变换。



    回到ROC上来,ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic。

    ROC关注两个指标

       True Positive Rate ( TPR )  = TP / [ TP + FN] ,TPR代表能将正例分对的概率

       False Positive Rate( FPR ) = FP / [ FP + TN] ,FPR代表将负例错分为正例的概率

    在ROC 空间中,每个点的横坐标是FPR,纵坐标是TPR,这也就描绘了分类器在TP(真正的正例)和FP(错误的正例)间的trade-off。ROC的主要分析工具是一个画在ROC空间的曲线——ROC curve。我们知道,对于二值分类问题,实例的值往往是连续值,我们通过设定一个阈值,将实例分类到正类或者负类(比如大于阈值划分为正类)。因此我们可以变化阈值,根据不同的阈值进行分类,根据分类结果计算得到ROC空间中相应的点,连接这些点就形成ROC curve。ROC curve经过(0,0)(1,1),实际上(0, 0)和(1, 1)连线形成的ROC curve实际上代表的是一个随机分类器。一般情况下,这个曲线都应该处于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。如图所示。


    用ROC curve来表示分类器的performance很直观好用。可是,人们总是希望能有一个数值来标志分类器的好坏。

    于是Area Under roc Curve(AUC)就出现了。顾名思义,AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。通常,AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的AUC代表了较好的Performance。

    AUC计算工具:

    http://mark.goadrich.com/programs/AUC/

    P/R和ROC是两个不同的评价指标和计算方式,一般情况下,检索用前者,分类、识别等用后者。

    参考链接:

    http://www.vanjor.org/blog/2010/11/recall-precision/

    http://bubblexc.com/y2011/148/

    http://wenku.baidu.com/view/ef91f011cc7931b765ce15ec.html



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  • 准确率召回率

    2016-08-29 19:19:39
    最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回率准确率这两个概念偶尔会遇到, 知道意思,但是有时候要很清晰地向同学介绍则有点转不过弯来。 召回率准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及...

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b59de070100ehl7.html

    最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回率与准确率这两个概念偶尔会遇到,

    知道意思,但是有时候要很清晰地向同学介绍则有点转不过弯来。
    召回率和准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。
    召回率:Recall,又称“查全率”——还是查全率好记,也更能体现其实质意义。
    准确率:Precision,又称“精度”、“正确率”。

    以检索为例,可以把搜索情况用下图表示:

     
    相关
    不相关
    检索到
    A
    B
    未检索到
    C
    D

     

     



    A:检索到的,相关的                (搜到的也想要的)
    B:检索到的,但是不相关的          (搜到的但没用的)
    C:未检索到的,但却是相关的        (没搜到,然而实际上想要的)
    D:未检索到的,也不相关的          (没搜到也没用的)

    如果我们希望:被检索到的内容越多越好,这是追求“查全率”,即A/(A+C),越大越好。

    如果我们希望:检索到的文档中,真正想要的、也就是相关的越多越好,不相关的越少越好,

    这是追求“准确率”,即A/(A+B),越大越好。

     

    “召回率”与“准确率”虽然没有必然的关系(从上面公式中可以看到),在实际应用中,是相互制约的。

    要根据实际需求,找到一个平衡点。


    往往难以迅速反应的是“召回率”。我想这与字面意思也有关系,从“召回”的字面意思不能直接看到其意义。

    “召回”在中文的意思是:把xx调回来。“召回率”对应的英文“recall”,

    recall除了有上面说到的“order sth to return”的意思之外,还有“remember”的意思。

    Recall:the ability to remember sth. that you have learned or sth. that has happened in the past.

    当我们问检索系统某一件事的所有细节时(输入检索query查询词),

    Recall指:检索系统能“回忆”起那些事的多少细节,通俗来讲就是“回忆的能力”。

    “能回忆起来的细节数” 除以 “系统知道这件事的所有细节”,就是“记忆率”,

    也就是recall——召回率。简单的,也可以理解为查全率。

     

     

     

      根据自己的知识总结的,定义应该肯定对了,在某些表述方面可能有错误的地方。
    假设原始样本中有两类,其中:

    1:总共有 P个类别为1的样本,假设类别1为正例。 
    2:总共有N个类别为0 的样本,假设类别0为负例。 
    经过分类后:
    3:有 TP个类别为1 的样本被系统正确判定为类别1,FN 个类别为1 的样本被系统误判定为类别 0,

    显然有P=TP+FN; 
    4:有 FP 个类别为0 的样本被系统误判断定为类别1,TN 个类别为0 的样本被系统正确判为类别 0,

    显然有N=FP+TN; 
     
    那么:
    精确度(Precision):
    P = TP/(TP+FP) ;  反映了被分类器判定的正例中真正的正例样本的比重( 
     
    准确率(Accuracy)
    A = (TP + TN)/(P+N) = (TP + TN)/(TP + FN + FP + TN);    

    反映了分类器统对整个样本的判定能力——能将正的判定为正,负的判定为负 
     
    召回率(Recall),也称为 True Positive Rate:
    R = TP/(TP+FN) = 1 - FN/T;  反映了被正确判定的正例占总的正例的比重 
     
    转移性(Specificity,不知道这个翻译对不对,这个指标用的也不多),

    也称为 True NegativeRate 
    S = TN/(TN + FP) = 1 – FP/N;   明显的这个和召回率是对应的指标,

    只是用它在衡量类别0 的判定能力。 
     
    F-measure or balanced F-score
    F = 2 *  召回率 *  准确率/ (召回率+准确率);这就是传统上通常说的F1 measure,

    另外还有一些别的F measure,可以参考下面的链接 
     
    上面这些介绍可以参考: 
    http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
    同时,也可以看看:http://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision
     
    为什么会有这么多指标呢?
            这是因为模式分类和机器学习的需要。判断一个分类器对所用样本的分类能力或者在不同的应用场合时,

    需要有不同的指标。 当总共有个100 个样本(P+N=100)时,假如只有一个正例(P=1),

    那么只考虑精确度的话,不需要进行任何模型的训练,直接将所有测试样本判为正例,

    那么 A 能达到 99%,非常高了,但这并没有反映出模型真正的能力。另外在统计信号分析中,

    对不同类的判断结果的错误的惩罚是不一样的。举例而言,雷达收到100个来袭 导弹的信号,

    其中只有 3个是真正的导弹信号,其余 97 个是敌方模拟的导弹信号。假如系统判断 98 个

    (97 个模拟信号加一个真正的导弹信号)信号都是模拟信号,那么Accuracy=98%,

    很高了,剩下两个是导弹信号,被截掉,这时Recall=2/3=66.67%,

    Precision=2/2=100%,Precision也很高。但剩下的那颗导弹就会造成灾害。 
     
    因此在统计信号分析中,有另外两个指标来衡量分类器错误判断的后果:
    漏警概率(Missing Alarm)
    MA = FN/(TP + FN) = 1 – TP/T = 1 - R;  反映有多少个正例被漏判了

    (我们这里就是真正的导弹信号被判断为模拟信号,可见MA此时为 33.33%,太高了) 

     
    虚警概率(False Alarm)
    FA = FP / (TP + FP) = 1 – P;反映被判为正例样本中,有多少个是负例。 


           统计信号分析中,希望上述的两个错误概率尽量小。而对分类器的总的惩罚旧

    是上面两种错误分别加上惩罚因子的和:COST = Cma *MA + Cfa * FA。

    不同的场合、需要下,对不同的错误的惩罚也不一样的。像这里,我们自然希望对漏警的惩罚大,

    因此它的惩罚因子 Cma 要大些。 

           个人观点:虽然上述指标之间可以互相转换,但在模式分类中,

    一般用 P、R、A 三个指标,不用MA和 FA。而且统计信号分析中,也很少看到用 R 的。

    好吧,其实我也不是IR专家,但是我喜欢IR,最近几年国内这方面研究的人挺多的,google和百度的强势,也说明了这个方向的价值。当然,如果你是学IR的,不用看我写的这些基础的东西咯。如果你是初学者或者是其他学科的,正想了解这些科普性质的知识,那么我这段时间要写的这个"信息检索X科普"系列也许可以帮助你。(我可能写的不是很快,见谅)

    至于为什么名字中间带一个字母X呢? 

    为什么先讲PrecisionRecall呢?因为IR中很多算法的评估都用到PrecisionRecall来评估好坏。所以我先讲什么是"好人",再告诉你他是"好人"

    查准与召回(Precision & Recall

    先看下面这张图来理解了,后面再具体分析。下面用P代表PrecisionR代表Recall

       

       

    通俗的讲,Precision 就是检索出来的条目中(比如网页)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。

    下面这张图介绍True PositiveFalse Negative等常见的概念,PR也往往和它们联系起来。

       

    我们当然希望检索的结果P越高越好,R也越高越好,但事实上这两者在某些情况下是矛盾的。比如极端情况下,我们只搜出了一个结果,且是准确的,那么P就是100%,但是R就很低;而如果我们把所有结果都返回,那么必然R100%,但是P很低。

    因此在不同的场合中需要自己判断希望P比较高还是R比较高。如果是做实验研究,可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析(我应该会在以后介绍)。

       

       

    F1  Measure

    前面已经讲了,PR指标有的时候是矛盾的,那么有没有办法综合考虑他们呢?我想方法肯定是有很多的,最常见的方法应该就是F Measure了,有些地方也叫做F Score,都是一样的。

    F MeasurePrecisionRecall加权调和平均:

    F = (a^2+1)P*R / a^2P +R

    当参数a=1时,就是最常见的F1了:

    F1 = 2P*R / (P+R)

    很容易理解,F1综合了PR的结果。

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  • 多分类的 准确率 召回率 代码

    千次阅读 2020-02-18 10:45:28
    from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix ...# 准确率 召回率 F1 每个类的数据量 precision_recall_report = classification_report( y_true=all_groundtruth_list, y_pre...
    from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix
    
    # 准确率 召回率 F1 每个类的数据量
    precision_recall_report = classification_report(
                  y_true=all_groundtruth_list,
                  y_pred=all_predict_list,
                  labels=list(range(0,len(all_label_list))),
                  target_names=all_label_list)
    print(precision_recall_report)
    
    # 混淆矩阵
    matrix = confusion_matrix(
             y_true=all_groundtruth_list,
             y_pred=all_predict_list,
             labels=list(range(0,len(all_label_list))))  
    print(matrix)
                
    
    展开全文
  • 准确率 召回率与数据归一化

    千次阅读 2017-05-24 21:28:18
    1 准确率 召回率 在信息检索、分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总。 准确率召回率、F1 信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最...

    1 准确率 召回率

    在信息检索、分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总。

    准确率、召回率、F1

    信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式:

                 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

                 准确率(Precision) =  系统检索到的相关文件 / 系统所有检索到的文件总数

    图示表示如下:


    注意:准确率和召回率是互相影响的,理想情况下肯定是做到两者都高,但是一般情况下准确率高、召回率就低,召回率低、准确率高,当然如果两者都低,那是什么地方出问题了。一般情况,用不同的阀值,统计出一组不同阀值下的精确率和召回率,如下图:

     

     

    如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率;如果做疾病监测、反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回。

    所以,在两者都要求高的情况下,可以用F1来衡量。

    1. F1 = 2 * P * R / (P + R)  

     

    公式基本上就是这样,但是如何算图1中的A、B、C、D呢?这需要人工标注,人工标注数据需要较多时间且枯燥,如果仅仅是做实验可以用用现成的语料。当然,还有一个办法,找个一个比较成熟的算法作为基准,用该算法的结果作为样本来进行比照,这个方法也有点问题,如果有现成的很好的算法,就不用再研究了。

     

    AP和mAP(mean Average Precision)

    mAP是为解决P,R,F-measure的单点值局限性的。为了得到 一个能够反映全局性能的指标,可以看考察下图,其中两条曲线(方块点与圆点)分布对应了两个检索系统的准确率-召回率曲线

     

    可以看出,虽然两个系统的性能曲线有所交叠但是以圆点标示的系统的性能在绝大多数情况下要远好于用方块标示的系统。

    从中我们可以 发现一点,如果一个系统的性能较好,其曲线应当尽可能的向上突出。

    更加具体的,曲线与坐标轴之间的面积应当越大。

    最理想的系统, 其包含的面积应当是1,而所有系统的包含的面积都应当大于0。这就是用以评价信息检索系统的最常用性能指标,平均准确率mAP其规范的定义如下:(其中P,R分别为准确率与召回率)


    ROC和AUC

    ROC和AUC是评价分类器的指标,上面第一个图的ABCD仍然使用,只是需要稍微变换。



    回到ROC上来,ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic。

    ROC关注两个指标

       True Positive Rate ( TPR )  = TP / [ TP + FN] ,TPR代表能将正例分对的概率

       False Positive Rate( FPR ) = FP / [ FP + TN] ,FPR代表将负例错分为正例的概率

    在ROC 空间中,每个点的横坐标是FPR,纵坐标是TPR,这也就描绘了分类器在TP(真正的正例)和FP(错误的正例)间的trade-off。ROC的主要分析工具是一个画在ROC空间的曲线——ROC curve。我们知道,对于二值分类问题,实例的值往往是连续值,我们通过设定一个阈值,将实例分类到正类或者负类(比如大于阈值划分为正类)。因此我们可以变化阈值,根据不同的阈值进行分类,根据分类结果计算得到ROC空间中相应的点,连接这些点就形成ROC curve。ROC curve经过(0,0)(1,1),实际上(0, 0)和(1, 1)连线形成的ROC curve实际上代表的是一个随机分类器。一般情况下,这个曲线都应该处于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。如图所示。


    用ROC curve来表示分类器的performance很直观好用。可是,人们总是希望能有一个数值来标志分类器的好坏。

    于是Area Under roc Curve(AUC)就出现了。顾名思义,AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。通常,AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的AUC代表了较好的Performance。

    AUC计算工具:

    http://mark.goadrich.com/programs/AUC/

    P/R和ROC是两个不同的评价指标和计算方式,一般情况下,检索用前者,分类、识别等用后者。

    2 数据归一化

    数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法:

    一、min-max标准化(Min-Max Normalization)

    也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下:

    clip_image002

    其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。

    二、Z-score标准化方法

    这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,转化函数为:

    clip_image004

    其中clip_image006为所有样本数据的均值,clip_image008为所有样本数据的标准差。

    使用Excel进行数据归一化操作


    Reference:

    http://www.vanjor.org/blog/2010/11/recall-precision/

    http://bubblexc.com/y2011/148/

    http://wenku.baidu.com/view/ef91f011cc7931b765ce15ec.html

    http://www.cnblogs.com/chaosimple/archive/2013/07/31/3227271.html


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  • 准确率召回率是用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用于评价结果的质量,在机器学习中对于数据进行预测的过程中,同样的使用这些指标来评价预测的结果的质量。 准确率是检索出相关文档数与检索出的文档...
  • 目标检测中准确率召回率问题

    千次阅读 2019-07-10 20:48:48
    以行人检测为例,精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比;Recall就是正确检出的行人数量占行人总数的百分比,Recall=100%表示没有漏检;这两个常常是一对矛盾,通常我们总是希望既没有虚景也不会发生漏...
  • 做机器学习相关内容的同学肯定得接触的一件事就是模型的评价指标,我会把我收集的内容总结一下。  首先举一个简单的例子: ... 我们先谈到正确accurcy的计算,在这个例子中这个人一共分对了70个人,因此accu
  • 召回率准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。 召回率:Recall,又称“查全率”——还是查全率好记,也更能体现其实质意义。 准确率:Precision,又称“精度”、“正确率”。 ...
  • 准确率 召回率 F-Measure

    千次阅读 2016-02-18 11:30:19
    准确率召回率 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...
  • 准确率 召回率 调和平均数等

    千次阅读 2016-03-16 19:50:15
    True Class P N Hypothesized Y True Positive False Positive Class N False Nagative Trure Nagative P = T
  • 如何计算AUC的博客 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MTE1MzQwMg==&mid=404000626&idx=1&sn=71dbbfd48ec28f909ed84adb542e1216#rd 转载于:https://www.cnblogs.com/maowuyu-xb/p/7611406.html...
  • #利用Classification_report模块获得LogisticRegression的准确率召回率和F1 print(classification_report(y_test,lr_y_predict,target_names=['Benign','Malignant']))#malignant恶性的benign良性的 print('...
  • 准确率召回率小结

    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...
  • 准确率召回率

    2021-03-04 13:03:22
    准确率:已预测标签的正确率 召回率·:目标标签的预测正确率

空空如也

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