Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);true positives;false positives;false negatives..
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然而在实际当中我们当然希望检索的结果P越高越好,R也越高越好;事实上这两者在某些情况下是矛盾的。比如,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R是100%,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,可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。
F-Measure是Precision和Recall加权调和平均:
当参数a=1时,就是最常见的F1了:
很容易理解,F1综合了P和R的结果,当F1较高时则比较说明实验方法比较理想。
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