记录：正确率、召回率、F值

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准确率,召回率,F值,ROC,AUC

度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率,假设实际有90个正例,10个负例,你预测80(75+,5-)个正例,20(15+,5-)个负例实际上你的准确率为75/80=0.9375,但这个评价指标有什么问题呢,想想就知道,这里你并没有用到实际的正例数,那么仅仅靠你猜中的正例作为分母,你并不知道实际的正例有多少,你看召回率为75/90=0.83,就是说你的猜测局限于预测范围 2.召回率 (recall)r=TPTP+FN…

机器学习笔记－－classification_report&精确度/召回率/F1值

https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/78788864 准确率=正确数/预测正确数=P 召回率=正确数/真实正确数=R F1 F1值是精确度和召回率的调和平均值:…

分类器评估方法：精确度-召回率-F度量（precision-recall-F_measures）

注:本文是人工智能研究网的学习笔记 Precision和Recall都能够从下面的TP,TN,FP,FN里面计算出来. 几个缩写的含义: 缩写含义 P condition positive N condition negative TP true positive (with hit) TN true negative (with correct rejection) FP false positive (with false alarm, Type I error) FN false neg…

准确率、精确率、召回率、F1

在搭建一个AI模型或者是机器学习模型的时候怎么去评估模型,比如我们前期讲的利用朴素贝叶斯算法做的垃圾邮件分类算法,我们如何取评估它.我们需要一套完整的评估方法对我们的模型进行正确的评估,如果模型效果比较理想的话则可以放到线上使用,如果不理想的话则需要反复的去调整相关参数进行训练直到达到目的. 而准确率.精确率.召回率和F1值则是选出目标的重要评价指标,我们看下这些指标的定义: 若一个实例为正类,实际预测为正类,即为真正类(True Positv TP) 若一个实例为负类,实际预测为负类,即为真负…

记录：正确率、召回率、F值

因为不理解召回率,所以去查看了一些资料.特此记录一下自己的理解,以便以后查看. 说明正确率=查出来正确的样本数/全部查出来的样本数 (也可以理解为查准率) 召回率=查出来正确的样本数/数据集里全部正确的样本数 (也可以理解为查全率) F值=正确率*召回率*2/(正确率+召回率) (是正确率和召回率的调和平均值) 举个例子一共有900张图片,其中500张猫图.400张狗图.现在以找出猫图为目的.我们用鼠标框住了400张图,其中300张猫图.100张狗图.那么: 正确率=300(猫图,查出来正确…

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:…

正确率、召回率和F值

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: 正确率 = 正确识别的个体总数 / 识别出的个体总数召回率 = 正确识别的个体总数 / 测试集中存在的个体总数 F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) 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.Seaeagle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…

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…

查全率(召回率)、精度（准确率）和F值

文献中的recall rate(查全率或召回率) and precision(精度)是很重要的概念.可惜很多中文网站讲的我都稀里糊涂,只好用google查了个英文的,草翻如下:召回率和精度定义: 从一个大规模数据集合中检索文档的时,可把文档分成四组 - 系统检索到的相关文档(A) - 系统检索到的不相关文档(B) - 相关但是系统没有检索到的文档(C) - 相关但是被系统检索到的文档(D) 相关不相关检索到 A B 未检索到 C D 直观的说,一个好的检索系统检索到的相关文档越多越好,不相关…