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  • 准确率召回率

    万次阅读 2018-10-03 11:53:21
    1、两个最常见的衡量指标是“准确率(precision)”(你给出的结果有多少是正确的)和“召回率(recall)”(正确的结果有多少被你给出了) 这两个通常是此消彼长的(trade off),很难兼得。很多时候用参数来控制...

    1、两个最常见的衡量指标是“准确率(precision)”(你给出的结果有多少是正确的)和“召回率(recall)”(正确的结果有多少被你给出了)

           这两个通常是此消彼长的(trade off),很难兼得。很多时候用参数来控制,通过修改参数则能得出一个准确率和召回率的曲线(ROC),这条曲线与x和y轴围成的面积就是AUC(ROC  Area)。AUC可以综合衡量一个预测模型的好坏,这一个指标综合了precision和recall两个指标。

    但AUC计算很麻烦,有人用简单的F-score来代替。F-score计算方法很简单:

    F-score = (2*precision*recall) / (precision+recall)

    即使不是算数平均,也不是几何平均。可以理解为几何平均的平方除以算术平均。

    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:

    准确率 = 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:

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

    召回率 = 1400 / 1400 = 100%

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

    由此可见,准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。

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  • 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
  • 准确率召回率

    2015-12-02 16:51:56
    通俗来说,准确率可以叫做查准率,召回率可以叫做查全率。更通俗一点,准确率可以表示为:“你的预测里有多少是对的”,召回率可以表示为:“正例中你的预测占的比例”。 举个例子,桌上共有10本书,有4本书是你想...

     1. 准确率 = 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    

    通俗来说,准确率可以叫做查准率,召回率可以叫做查全率。更通俗一点,准确率可以表示为:“你的预测里有多少是对的”,召回率可以表示为:“正例中你的预测占的比例”。

    举个例子,桌上共有10本书,有4本书是你想找的,然后你根据某个算法,找到了5本书你认为是你想要的,其中3本是真正你想找的。那么,准确率为3/5=0.6,召回率为3/4=0.75。

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  • 准确率召回率

    2021-01-01 19:31:34
    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数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查...

    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01之间,数值越接近1,查准率或查全率就越高。   

        3. F  = 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 = 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 = 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Recall100%,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

    PR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-MeasurePrecisionRecall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PR的结果,当F1较高时则能说明试验方法比较有效。

    3E

    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。

     

     

     

     

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  • 人脸检索中的准确率召回率

    千次阅读 2018-07-13 16:35:34
    准确率召回率 最近在做人脸检索,涉及到检索的准确率召回率,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 则准确率召回率如下: 准确率=AA+B=...

    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AB
    未检索到CD

    则准确率和召回率如下:

    =AA+B= 准 确 率 = A A + B = 检 索 到 的 相 关 人 脸 检 索 到 的 所 有 人 脸

    =AA+C= 召 回 率 = A A + 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

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  • 准确率召回率、F1

    千次阅读 2015-07-15 17:59:32
    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)和准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率 召回率准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等...
  • 准确率召回率(precision&recall)

    万次阅读 多人点赞 2014-08-23 14:26:01
    算法评价指标:准确率召回率
  • 准确率召回率、F-measure值

    千次阅读 2019-05-01 21:26:31
    准确率召回率和 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: TP-将正类预测为正类 FN-将正类预测为负类 FP-将负类预测为正类 TN-将负类预测为负类 准确率...
  • 推荐系统中准确率召回率的理解

    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,...
  • 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...
  • 一、概念 精确率(precision):针对我们预测结果...准确率(accuracy):针对我们预测结果而言的,它表示的是预测结果中正确的预测占总样本数的比例。 精确率:precision = TP / (TP + FP) 召回率:recall =...
  • 准确率召回率介绍

    2015-10-13 10:11:47
    引用:... ...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数与检索出的文档总数
  • 这几个概念太绕了,根据关注点的不同使用的频率也不相同。 对于我的日常而言,关注的是是否正常,所以一般用误报率和漏报率。 误报指的是本来正常,但是误认为是异常。...误报率+召回率=1 漏报率+准确率=1 ...
  • 准确率召回率图解

    千次阅读 2016-07-29 09:30:40
    在机器学习、推荐系统、信息检索、自然语言处理、多媒体视觉等领域,经常会用到准确率(precision)、召回率(recall)、F-measure、 F1-score 来评价算法的准确性。 一、准确率召回率(P&R) 以文本检索为例,...
  • 准确率召回率概念及用途
  • 准确率召回率和F值的关系

    千次阅读 2015-05-22 22:48:21
    在信息检索、统计分类、识别、预测、翻译等领域,两个最基本指标是准确率召回率,用来评价结果的质量。 准确率(Precision),又称“精度”、“正确率”、“查准率”,表示在检索到的所有文档中,检索到的相关文档...
  • 准确率召回率及mAP

    千次阅读 2018-12-10 10:01:24
    看mAP前,我们需要先了解下P和R的概念 (1)Precision:准确率,又称查准率,指所有检索到的文件中,相关文件所占的比率。 (2)Recall:召回率,...注意:在实际应用中,一般准确率高时,召回率低;召回率高时,准...

空空如也

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准确率高,召回率低