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召回率与准确率[ZZ]

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,…

精确率、召回率、准确率与ROC曲线

精确率表示的是预测为某类样本(例如正样本)中有多少是真正的该类样本,一般用来评价分类任务模型. 比如对于一个分类模型,预测结果为A类的所有样本中包含A0个真正的A样本,和A1个不是A样本的其他类样本,那么该分类模型对于分类A的精确率就是A0/(A0+A1). 通常来说精确率越高,分类效果越好.但是在样本分布非常不均衡的情况下, 精确率高并不一定意味着是一个好的模型. 比如对于预测长沙明天是否会下雪的模型,在极大概率下长沙是不会下雪的,所以随便一个模型预测长沙不会下雪,它的精确率都可以达到99%以…

Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);true positives；false positives;false negatives..

转自:http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037   Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);       在信息检索(如搜索引擎).自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数,介于语言翻译上的原因理解难免出现误差,下面介绍下自己对他们的理解.   首先来个定义: Precision:被检测出来的信息当中 正确的或者相关的(也就是你想要的)信息中所占的比例: Reca…

目标检测评价标准（mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准确率(Accuracy),交除并（IoU））

1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP(False Positive)是负样本预测为正样本的数量,误报:即与Ground truth区域IoU < threshold的预测框 FN(True Negative)是本为正,错误的认为是负样本的数量,漏报:遗漏的Ground truth区域 TN(False Negative)是本为负,正确的认为是负样本…

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

yu Code 15 Comments  机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure.(注: 相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失…

评估指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)

为了能够更好的评价IR系统的性能,IR有一套完整的评价体系,通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣,不同检索模型的特点,不同因素对信息检索的影响,从而对信息检索进一步优化. 由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息,所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑:效率.效果和其他如数据规模. 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall)        精度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…

fashion_mnist 计算准确率、召回率、F1值

本文发布于 2020-12-27,很可能已经过时 fashion_mnist 计算准确率.召回率.F1值 1.定义 首先需要明确几个概念: 假设某次预测结果统计为下图: 那么各个指标的计算方法为: A类的准确率:TP1/(TP1+FP5+FP9+FP13+FP17) 即预测为A的结果中,真正为A的比例 A类的召回率:TP1/(TP1+FP1+FP2+FP3+FP4) 即实际上所有为A的样例中,能预测出来多少个A(的比例) A类的F1值:(准确率*召回率*2)/(准确率+召回率) 实际上我们在训练…

正确率、召回率和 F 值

原文:http://peghoty.blog.163.com/blog/static/49346409201302595935709/ 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 = 正确识别的个体总数 /  识别出的个体总数 2. 召回率 = 正确识别的个体总数 /  测试集中存在的个体总数 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:…

召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率

https://blog.csdn.net/yanhx1204/article/details/81017134 摘要 在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等.为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下.  这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法. 大雁与飞机 假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示: 假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机…

机器学习入门-概率阈值的逻辑回归对准确度和召回率的影响 lr.predict_proba(获得预测样本的概率值)

1.lr.predict_proba(under_text_x)  获得的是正负的概率值 在sklearn逻辑回归的计算过程中,使用的是大于0.5的是正值,小于0.5的是负值,我们使用使用不同的概率结果判定来研究概率阈值对结果的影响 从图中我们可以看出,阈值越小,被判为正的越多,即大于阈值的就是为正,但是存在一个很明显的问题就是很多负的也被判为正值. 当阈值很小时,数据的召回率很大,但是整体数据的准确率很小 因此我们需要根据召回率和准确率的综合考虑选择一个合适的阈值 lr = LogisticR…