假设要识别照片中的狗的,在一些照片中,包含12只狗的照片和一些猫的照片.算法识别出有8只狗.在确定的8只狗中,5只实际上是狗(真阳性TP),而其余的是猫(假阳性FP).该程序的精度为5/8,而其召回率为5/12.   Predicted     Actual 狗(+) 猫(-)   狗(+) 5(TP) FN 12 猫(-) 3(FP) TN     8     Confusion matrix TP:  T 是指标记正确,  P 是指实际中的类别是P类, 所以 TP:正确地标记为正. FP:错…

本文首先从整体上介绍ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例. 一.ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure 二分类问题的预测结果可能正确,也可能不正确.结果正确存在两种可能:原本对的预测为对,原本错的预测为错:结果错误也存在两种可能:原本对的预测为错,原本错的预测为对,如Fig 1左侧所示.其中Positives代表预测是对的,Negatives…

在很多应用中,我们希望能够保证查准率和查全率的相对平衡. 我们可以将不同阀值情况下,查全率与查准率的关系绘制成图表,曲线的形状根据数据的不同而不同: 我们希望有一个帮助我们选择这个阀值的方法.一种方法是计算F1 值(F1 Score),其计算公式为: 我们选择使得F1 值最高的阀值.…

错误率 在常见的具体机器学习算法模型中,一般都使用错误率来优化loss function来保证模型达到最优. \[错误率=\frac{分类错误的样本}{样本总数}\] \[error=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} I(f(x_{i})\neq y_{i})\] 但是错误率有一个严重的缺点: 错误率会掩盖样本如何被错误分类事实,这样对于有的问题很难进行下一步的分析 混淆矩阵 confusion matrix 真正例: True Positive 真反例: True Nega…

一篇文章就搞懂啦,这个必须收藏! 我们以图片分类来举例,当然换成文本.语音等也是一样的. Positive 正样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片是猫,这张图片就被预测成了正样本. Negative 负样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片不是猫,这张图片就被预测成了负样本. TP 一组预测为正样本的图片中,真的是正样本的图片数. TN: 一组预测为负样本的图片中,真的是负样本的图片数. FP: 一组预测为正样本的图片中,其实是负样本的图片数.又称"误检&quo…

一.排名检索 搜索引擎代表了基于查询,返回优先文档的一种方法.在关系型数据库的SQL查询中,表的一行要么匹配一个查询,要么不匹配,查询结果基于一列或多列排序.搜索引擎根据文档与查询匹配的程度为文档打分,并按降序返回结果.匹配程度的计算取决于多个因素,一般而言,文档得分越高意味着该文档与查询的相关性越强. 在Solr中会存在单独的字段保存相关性,那就是score字段.在score字段的得分数值并非具有绝对意义,它在lucene内部仅作为相对排名,而且同一文档在不同的查询中的得分并无关系.也就是说,…

文章目录 1.错误率与精度 2.查准率.查全率与F1 2.1 查准率.查全率 2.2 P-R曲线(P.R到F1的思维过渡) 2.3 F1度量 2.4 扩展 性能度量是用来衡量模型泛化能力的评价标准,错误率.精度.查准率.查全率.F1.ROC与AUC这7个指标都是分类问题中用来衡量模型泛化能力的评价标准,也就是性能度量.本文主要介绍前五种度量,ROC与AUC讲解见超强整理,超详细解析,一文彻底搞懂ROC.AOC. 性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不同的评…

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,常常会用到准确率(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,图中 A+C部分表示你的算法检索出的项.A.B.C的含义图中英文标出. 准确率: 召回率: 一般来说,准确率表示你的算法检索出来的有多少是正…

Suppose you have trained a logistic regression classifier which is outputing hθ(x). Currently, you predict 1 if hθ(x)≥threshold, and predict 0 if hθ(x)<threshold, where currently the threshold is set to 0.5. Suppose you increase the threshold to 0.7.…

机器学习中涉及到几个关于错误的概念: precision:(精确度) precision = TP/(TP+FP) recall:(召回率) recall = TP/(TP+FN) accuracy:(准确度) accuracy = (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN) F1 score: F1 score = (2 * precision * recall) / (precision + recall) 对应到搜索引擎里就是: 给定查询条件,得到一个结果集, Precision = 结果…