精确率，准确率，召回率，F-score
FP (false positives)：负类被判断为负类；
FN (false negatives)：正类被判断为负类；
TN (true negatives)：负类被判断为负类；
精确率（precision）： 是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)；
召回率（recall）： 表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)；
准确率（accuracy）： 所有的预测正确（正类负类）的占总的比重。
F-score值： F1值为算数平均数除以几何平均数，且越大越好，将Precision和Recall的上述公式带入会发现，当F1值小时，True Positive相对增加，而false相对减少，即Precision和Recall都相对增加，即F1对Precision和Recall都进行了加权。
1. 准确率
虽然准确率能够判断总的正确率，但是在样本不均衡的情况下，并不能作为很好的指标来衡量结果。
比如在样本集中，正样本有90个，负样本有10个，样本是严重的不均衡。对于这种情况，我们只需要将全部样本预测为正样本，就能得到90%的准确率，但是完全没有意义。对于新数据，完全体现不出准确率。因此，在样本不平衡的情况下，得到的高准确率没有任何意义，此时准确率就会失效。所以，我们需要寻找新的指标来评价模型的优劣。
2 . 精确率
精确率(Precision) 是针对预测结果而言的，其含义是在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率，精确率和准确率看上去有些类似，但是是两个完全不同的概念。精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。
3. 召回率
召回率(Recall) 是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。
准确率和召回率互相影响，理想状态下肯定追求两个都高，但是实际情况是两者相互“制约”：追求准确率高，则召回率就低；追求召回率高，则通常会影响准确率。我们当然希望预测的结果precision越高越好， recall越高越好， 但事实上这两者在某些情况下是矛盾的。这样就需要综合考虑它们，最常见的方法就是F-score。 也可以绘制出P-R曲线图，观察它们的分布情况。
4. F-score
一般来说准确率和召回率呈负相关，一个高，一个就低，如果两个都低，一定是有问题的。 一般来说，精确度和召回率之间是矛盾的，这里引入F1-Score作为综合指标，就是为了平衡准确率和召回率的影响，较为全面地评价一个分类器。F1是精确率和召回率的调和平均。
准确率、精准率和召回率
准确率与精准率是衡量预测性能的两个关键指标，它们各自关注的侧重点不同。精准率，如同查准率，它关注的是预测结果的准确性，即在所有被标记为正例的预测中，真正为正例的比例，其计算公式为：[公式] 精确率 = 真正例 \/ (真正例 + 假正例)。而召回率，又称查全率，更侧重于模型对正例的识别能力...
准确率、精确率、召回率
准确率 (accuracy) = (TP + TN) \/ (TP + FN + FP + TN) 通俗解释： 在所有样本中，预测正确的概率 精确率 (precision)= TP \/ (TP + FP) 通俗解释：你认为的正样本中，有多少是真的正确的概率 召回率 (recall) = TP \/ (TP + FN) 通俗解释：正样本中有多少是被找了出...
准确率、精确率、召回率辨析
准确率（Accuracy）是指模型预测正确的概率。其计算公式为：精确率（Precision）定义为被分为正例的示例中实际为正例的比例。这个指标强调的是模型预测正例的准确性。召回率（Recall）关注的是模型能够正确识别正例的能力，即覆盖范围的度量。召回率计算公式为：召回率与灵敏度概念一致，强调模型识别正例...
【机器学习】准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率概念及公式
召回率（Recall，也称真阳性率）: 衡量模型找出所有真正正样本的能力，即TP占所有实际正样本的比例（TP \/ (TP + FN)）。高召回率意味着模型减少了漏报，但可能牺牲了精确率。误报率（False Positive Rate, FPR）: 反映模型错误地标记负样本为正样本的概率，即FP \/ (FP + TN)。降低误报率意味...
评价机器学习系统性能好坏的指标有
1、召回率（Recall）：正样本有多少被找出来（召回了多少）2、精确率（Precision）：检测为正样本的结果中有多少是正确的（猜的精确性如何）3、准确率（Accuracy）：预测正确的比例（正负样本）样例：假设我们手上有60个正样本，40个负样本，我们要找出所有的正样本，系统查找出50个，其中只有40个是...
准确率、精确率、召回率、ROC和AUC
在二分类任务中，准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、ROC（Receiver Operating Characteristic Curve，接收者操作特性曲线）和AUC（Area Under Curv）是常用的衡量指标。首先，我们来了解一下混淆矩阵，它用于评估预测结果，在二分类任务中，样本的类别只有Positive和Negative两种，因此...
简述准确率,精确率和召回率的定义
召回率（Recall）：召回率是指分类模型正确预测为正类的样本数量与实际为正类的样本数量之比。它衡量了模型对实际正类样本的识别能力。召回率 = 真阳性 \/ (真阳性 + 假阴性)召回率越高，表示模型对实际正类样本的识别能力越强，模型的漏报率越低。在使用这些指标时，需要根据具体的应用场景和分类...
精确率、准确率、召回率、F1值含义及sklearn调用
代码段揭示了在sklearn中，如何计算多分类任务的宏观性能：macro_p（准确率）、macro_r（精确率）、macro_r（召回率）和macro_f1（F1分数）。F1值，作为精确率与召回率的和谐调和，尤其在类别分布不均衡的场景中，显得尤为关键。在这个例子中，我们看到的具体数值是0.806, 0.811, 0.792, 0.791...
分类问题中测试集的准确率、精确率、召回率怎么计算?
F1分数F1分数是精确率和召回率的调和平均数，它综合了两者的优势，公式为 F1 = 2 * (精确率 * 召回率) \/ (精确率 + 召回率)。F1分数越高，模型的性能越好。在sklearn的metrics模块中，我们可以通过accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score函数来计算这些指标。在多分类任务中，...
准确率、精确率、召回率、F1值
准确率，即正确预测的样本占总样本的比例，但当样本严重不平衡时，它可能失去意义，因为高准确率可能源于过度预测占多数的类别。精确率(Precision)衡量的是预测为正类的样本中实际为正类的比例，而召回率(Recall)关注的是实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。在选择评价指标时，精确率强调了预...
圭彦硝酸： F-Measure又称为F-Score,是IR(信息检索)领域的常用的一个评价标准,计算公式为:其中是参数,P是精确率(Precision),R是召回率(Recall). 当参数=1时,就是最常见的F1-Measure了:
潮阳区19424347090： 如何提高机器学习算法的召回率 - ？
圭彦硝酸： 准确率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.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数...
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圭彦硝酸： 分类 混淆矩阵1True 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):将负类预测为正类数 →→ 误报 (Type I error).False Negative(假负 , FN):将正类预测...
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圭彦硝酸： 采用基于语料库的方法,根据地名词典统计分析地名用字信息以及这些字在真实文本中使... 使系统的召回率、精确率和F-值分别达到89.57%、93.52%和91.50%.2SⅥ垤地名识别 中文地名的自动识别是命名实体识别任务中难度较大的任务之一,...
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圭彦硝酸： 一直搞不清搜索引擎的查全率和查准率是什么意思,只知道这两个是衡量一个搜索引擎性能的. 今个 看一篇 南大的学士论文的时候, 又碰到这个问题. 所以决定把他搞清楚, 上百度搜了一下, 所获很多. 查全率[召回率]与精度[查准率] 之辨析:召...
