准确率、精确率、召回率、F-Measure、ROC、AUC

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…

机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后…

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…

准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)

转载自:http://blog.csdn.net/yechaodechuntian/article/details/37394967 https://www.zhihu.com/question/19645541 http://peghoty.blog.163.com/blog/static/49346409201302595935709/…

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…

信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC

原文地址:http://blog.csdn.net/pkueecser/article/details/8229166 在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总. 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,概念公式: 召回率(Recall) = 系统检索到的相关文件 /…

[机器学习] 性能评估指标（精确率、召回率、ROC、AUC)

混淆矩阵介绍这些概念之前先来介绍一个概念:混淆矩阵(confusion matrix).对于 k 元分类,其实它就是一个k x k的表格,用来记录分类器的预测结果.对于常见的二元分类,它的混淆矩阵是 2x2 的. 假设要对 15 个人预测是否患病,使用 1 表示患病,使用 0 表示正常.预测结果如下: 预测值: 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 真实值: 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 将上面的预测结果转为混淆矩阵,如下: 上图展示了一个二…

一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC

参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到).其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混.还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差. 我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题,我的面试经验是:一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率,那个率,或者给一个场景让…

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…

（七）7.2 应用机器学习方法的技巧，准确率，召回率与 F值

建立模型当使用机器学习的方法来解决问题时,比如垃圾邮件分类等,一般的步骤是这样的: 1)从一个简单的算法入手这样可以很快的实现这个算法,并且可以在交叉验证集上进行测试: 2)画学习曲线以决定是否更多的数据,更多的特征或者其他方式会有所帮助: 3)人工检查那些算法预测错误的例子(在交叉验证集上),看看能否找到一些产生错误的原因. 评估模型首先,引入一个概念,非对称性分类.考虑癌症预测问题,y=1 代表癌症,y=0 代表没有癌症,对于一个数据集,我们建立logistic 回归模型,经过以上建模的…

CS229 7.2 应用机器学习方法的技巧，准确率，召回率与 F值

准确率P 召回率R

Evaluation metricsa binary classifier accuracy,specificity,sensitivety.(整个分类器的准确性,正确率,错误率)表示分类正确:True Positive:本来是正样例,分类成正样例. True Negative:本来是负样例,分类成负样例. 表示分类错误:False Positive :本来是负样例,分类成正样例,通常叫误报. False Negative:本来是正样例,分类成负样例,通常叫漏报. P=TP/TP+FP R=TP…

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:…

二分类算法的评价指标：准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC

评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标. 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广. 准确率准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[ 准确率 = \cfrac{算法分类正确的数据个数}{输入算法的数据的个数} \] 但是使用准确率评价算法有一个问题,就是在数据的类别不均衡,特别是有极偏的数据存在的情况下,准确率这个评价指标是不能客观评价算法的优劣的.例如下面这个例子: 我们…

准确率和召回率(precision&recall)

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…

目标检测评价指标mAP 精准率和召回率

首先明确几个概念,精确率,召回率,准确率精确率precision 召回率recall 准确率accuracy 以一个实际例子入手,假设我们有100个肿瘤病人. 95个良性肿瘤病人,5个恶性肿瘤病人. 我们有一个检测系统,去检测一个肿瘤病人是否为恶性. 那么,对我们的系统来说,有100个样本,5个正样本,95个负样本.假设分布为1,1,1,1,1,0,0,.......(即前5个人为恶性,后95个为良性). 假设我们的系统预测如下1,0,0,1,1,1,0.......,可以看到我们把第二个第三…

ROC AUC

1.什么是性能度量? 我们都知道机器学习要建模,但是对于模型性能的好坏(即模型的泛化能力),我们并不知道是怎样的,很可能这个模型就是一个差的模型,泛化能力弱,对测试集不能很好的预测或分类.那么如何知道这个模型是好是坏呢?我们必须有个评判的标准.为了了解模型的泛化能力,我们需要用某个指标来衡量,这就是性能度量的意义.有了一个指标,我们就可以对比不同模型了,从而知道哪个模型相对好,那个模型相对差,并通过这个指标来进一步调参逐步优化我们的模型. 当然,对于分类和回归两类监督学习,分别有各自的评判标准.…

机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容:机器学习中常见的几种评价指标,它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器!) 1.混淆矩阵 True Positive(真正,TP):将正类预测为正类的数目 True Negative(真负, TN):将负类预测为负类的数目 False Positive(假正,FP):将负类预测为正类的数目(Type I error) False Negative(…

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…

混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值

准确率.精确率(查准率).召回率(查全率).F1值.ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,先知道什么是混淆矩阵很有必要,也方便记忆. 1.混淆矩阵对于一个二分类问题,我们可以得到如表 1所示的的混淆矩阵(confusion matrix): 表…

准确率、精确率、召回率、F-Measure、ROC、AUC

先理解一下正类(Positive)和负类(Negetive),比如现在要预测用户是否点击了某个广告链接,点击了才是我们要的结果,这时,点击了则表示为正类,没点击则表示为负类. TP(True Positive):被预测成了正类的正类,即正确预测的正类 FP(False Positive):被预测成了正类的负类 TN(True Negetive):被预测成了负类的负类,即正确预测的负类 FN(False Negetive):被预测成了负类的正类一.准确率(Accuracy) 准确率跟正类负类没多…

机器学习算法中的评价指标（准确率、召回率、F值、ROC、AUC等）

参考链接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章,写的非常详细~ 一.机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标,而且很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好. 准确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好.比如某个地区某天地震的预测,假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性,类别只有两个:0:…

[白话解析] 通过实例来梳理概念：准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F-Measure)

[白话解析] 通过实例来梳理概念 :准确率 (Accuracy).精准率(Precision).召回率(Recall)和F值(F-Measure) 目录 [白话解析] 通过实例来梳理概念 :准确率 (Accuracy).精准率(Precision).召回率(Recall)和F值(F-Measure) 0x00 摘要 0x01 本文缘由 0x02 例子构建 0x03 混淆矩阵 3.1 四种分类情况 3.2 混淆矩阵 0x04 准确率 Accuracy 4.1 公式 4.2 特点 0x05 精准率…

机器学习 F1-Score 精确率 - P 准确率 -Acc 召回率 - R

准确率召回率精确率 : 准确率->accuracy, 精确率->precision. 召回率-> recall. 三者很像,但是并不同,简单来说三者的目的对象并不相同. 大多时候我们需要将三者放到特定的任务环境中才会更加明显的感觉到三者的差异. 在介绍这些之前,我们先回顾一下我们的混淆矩阵. True Positive(真正, TP):将正类预测为正类数. True Negative(真负 , TN):将负类预测为负类数. False Positive(假正, FP):将负类预测为正…

机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC--周振洋

机器学习性能指标精确率.召回率.F1值.ROC.PRC与AUC 精确率.召回率.F1.AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同,又有什么联系呢.下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思. 针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实际中分类时,会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negat…

精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,…

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure（对于二分类问题）

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比.也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 下面在介绍时使用一下例子: 一个班级有20个女生,80个男生.现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生.该分类器从中选出了50人,其中20个女生,30个男生. 准确率是指分类器正确分类的比例.正确分类是指正确的识别了一个样本是正例还是负例.例如分类器正确识别了20个女生和50个男生,正确识别的样本数是70个,因此该分类器的准确…

精确率、准确率、召回率和F1值

当我们训练一个分类模型,总要有一些指标来衡量这个模型的优劣.一般可以用如题的指标来对预测数据做评估,同时对模型进行评估. 首先先理解一下混淆矩阵,混淆矩阵也称误差矩阵,是表示精度评价的一种标准格式,用n行n列的矩阵形式来表示. 准确率:分类器正确分类的样本数与总样本数之比.即预测 == 实际的,即斜对角线上的值总和 / 总样本精确率:预测结果为类n中,其中实际为类n所占的比例召回率:所有”正确被检索的item(TP)”占所有”应该检索到的item(TP+FN)”的比例 F1值 :精确值和召…

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ROC AUC

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精确率、召回率、准确率与ROC曲线

混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值

准确率、精确率、召回率、F-Measure、ROC、AUC

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精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

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