图解精度和召回率
例如有一个二分类问题的算法。
图中的圆圈里面代表算法判定为正的一些样本。
圆圈的外面代表算法判定为负的一些样本。
但实际上算法它是会有一些东西误判的。
例如方形的左边一半，是实际上为正的样本。右边一半，是实际上为负的样本。那除了算法判断正确的，以外，就是判断错误的样本。
可以对照这个图，看一下准确率，精度，和召回率的定义。
右上角是准确率的公式。意思就是，算法的所有预测结果中，预测正确的有多少
左下角为 precision 精度 查准率就是对于所有机器判定为正的里面，有多大的比例是真的正样本
右下角为 recall 召回率 查全率，顾名思义，就是实际的正样本中，有多大比例被检出了
在图中有标记，阴阳，真假。
真/假 阴/阳性中，阴阳性是指的分类器的判断结果是阴性还是阳性，而真假指代的是是否和真是答案相符
不同的问题，他需要用的指标，希望达到的目标是不一样的。
我们根据召回率这个名字，可以考虑一个，召回的例子。
例如有一个汽车公司，他们有一些车发现有问题，
于是就要召回，他们告诉了车主判断问题的方法，
有些车是真的有问题，但是车主没判断出来，
有些车没问题，但车主认为有问题，
这个时候公司就要计算一下召回率，看有问题的车被召回了多少。
精度—召回率 之间存在制衡
随着精度的增加，召回率会降低，召回率增加，精度就会降低。
有时如果需要召回率高，就可以接受较低的精度。
如果我们想要找到精度和召回率的最佳组合，我们可以使用 F1 score 来对两者进行结合。
F1 score 是对精度和召回率的调和平均，有个公式
如果我们想创建一个具有最佳的精度—召回率平衡的模型，那么就要尝试将 F1 score 最大化。
在实际应用时，因为是分类算法，会有一个阈值，当结果高于这个阈值时为一类，低于这个阈值时为另一类。
对每个阈值可以计算相应的 精度 召回率 f1 等指标，
通过更改阈值，这些指标都会变化，
如果想要精度和召回率平衡，可以选择最大化 F1 score 时候的阈值
例如上图，基于 F1 score，整体最佳的模型出现在阈值为 0.5 的地方。
如果我们想要在更大程度上强调精度或者召回率，我们可以选择这些指标上最佳时对应的模型。
...准确率、精确率、召回率、灵敏度、特异度、误诊率、漏诊率
准确率：整体表现的度量 计算准确率，就是将预测正确的样本（TP+TN）除以总样本数，它衡量了模型的整体正确性。在锤哥的鉴宝案例中，80%的真品被正确鉴定，20%的赝品被准确识别，其准确率为92%。精确率与召回率：正反例的精确度 精确率，或查准率（P），关注的是预测为正例（如真品）的样本中，...
有关平均精度AP 和精确度-召回率曲线PR AUC的疑惑
(精确度) 2. 系统是否尽可能多的检索到了相关文本?(召回率) 关于这两个指标,对于那些不熟悉的人,我会解释一下精确率和召回率到底是什么?对于那些熟悉的人,我会解释一下在比较精确度-召回率曲线时常见的一些疑问。 大雁和飞机 假设你有一个图片集,包含了飞机和大雁的图片。 你希望系统检索出全部的飞机的...
什么是召回率?
检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率；精度是检索出的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。准确率表示的是所有分类中被正确分类的样本比例，比如对于一个分类模型，样本包含A和B两类，模型正确识别了A类中的A0个样本，B类中的B0个...
如何解释召回率与准确率?
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的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（...
目标检测评价指标总结
今天我们从交并比,准确率,精度,召回率, FPR , F1-Score , PR 曲线, ROC 曲线, AP 的值, AUC 的值以及很重要的 mAP 指标,模型的检测速度和非极大值抑制的相关方面来学习下目标检测中的评价指标。 交并比 IoU 是英文 intersection over union 的简写,意思是检测结果的矩形框与样本标注的矩形框的交集与并集的...
机器学习中的评价指标
从公式可以看出,精度与召回率都与TP值紧密相关,TP值越大,精度、召回率就越高。理想情况下,我们希望精度、召回率越高越好。但单独的高精度或高召回率,都不足以体现模型的高性能。 例如下面的例子: 高精度模型 从上表可以看出,该模型识别结果给出正例50个,负例200个。在识别给出的50个正例当中全部都正确...
通过召回率看策略产品的工作
在后台随机抽取了200个query 策略识别为天气需求：36 天气需求：33 策略识别有误的案例数：7 策略识别正确的案例数：29 策略识别忽略的案例数：4 召回率 （代表策略对问题的解决程度） = 希望被覆盖的案例中，策略实际覆盖到的案例 \/ 理想态下希望策略覆盖的案例 = 29 \/ 33 = 0.88% ...
评价-分类算法的评价指标
所以精准率就是0.9804。同上，召回率也是从混淆矩阵中总结出来的指标： 表达的意思则是，实际为正样本的个数中，有多少被成功的预测了 （有点类似于我现在从事行业的回收率，姑且这么理解吧） 还是上面的矩阵，那么召回率就是 事实上一个模型大部分时候是很难做到精确率和召回率两全的，有可能...
我的AI试验精度定义
我的AI试验精度定义 精度定义篇 Accuracy measure - 准确度测量 Correctness assessment - 正确性评估 Degree of exactness - 精确程度 Precision vs. recall - 精度与召回率 Consistency of measurements - 测量的一致性 Error margin - 误差范围 Reliability of data - 数据的可靠性 Precision in scientific research...
roc和prc哪个
ROC曲线，即接收者操作特性曲线，展示的是不同分类阈值下的真正类率和假正类率的关系。它能够帮助我们了解模型在不同判别阈值下的性能。而AUC，即ROC曲线下的面积，是一个标量值，用以量化评估模型的分类效果。AUC值越接近1，表明模型的性能越好。PRC曲线与实际应用 PRC则展示了精确度和召回率之间的...
安凝佳乐： 在信息检索、统计分类、识别、预测、翻译等领域,两个最基本指标是准确率和召回率,用来评价结果的质量.准确率(Precision),又称逗精度地、逗正确率地、逗查准率地,表示在检索到的所有文档中,检索到的相关文档所占的比例.召回...
冕宁县13599058911： 召回率是什么意思 - ？
安凝佳乐： 召回率检索出相关文档数和文档库所有相关文档数比率衡量检索系统查全率;精度检索出相关文档数与检索出文档总数比率衡量检索系统查准率对于检索系统来讲召回率和精度能两全其美:召回率高时精度低精度高时召回率低所常常用11种召回率下11种精度平均值来衡量检索系统精度对于搜索引擎系统来讲因没有搜索引擎系统能够搜集所有WEB网页所召回率难计算目前搜索引擎系统都非常关心精度影响搜索引擎系统性能有多因素主要信息检索模型包括文档和查询表示方法、评价文档和用户查询相关性匹配策略、查询结排序方法和用户进行相关度反馈机制
冕宁县13599058911： 什么是召回率与精度 - ？
安凝佳乐： 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...
冕宁县13599058911： 精度等错误率和精度等错误率不相符是怎么回事 - ？
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冕宁县13599058911： 如何解释召回率与准确率 - ？
安凝佳乐： 1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 2. 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数
冕宁县13599058911： 高效液相色谱法测定中精密度与回收率怎么计算 - ？
安凝佳乐： 密度系指在规定的测定条件下,用一个均匀样品,经多次取样测定所得各个结果之间的接近程度.精密度一般用偏差或相对标准表示. 用标准偏差或相对标准差表示时,取样测定次数应有统计学意义,至少用6次结果进行评价 相同条件下,由一...
冕宁县13599058911： 机器学习除了准确率,召回率,roc,还有没有其他的评价指标 - ？
安凝佳乐： 看你要做什么样的任务,根据任务来定指标.比如说你如果要做的是检索方面的任务,那么准确率、召回率还有其衍生出来的F1值是常用的指标.ROC曲线当然也是一个不错的指标.如果你做的是预测方面的任务,那么衡量的就是预测的误差了,这个时候可能就会要用到RMSE(均方根误差)这样的指标了.具体的计算公式你可以百度.如果你要做的是排序方面的任务,还有MAP(平均准确率)、NDCG等等.所以说,要先确定问题,再根据问题选择相应的评价指标
