本文重点是在白话,不是数学上面的严格定义. 那首先要有一个业务场景,就好比上学,学习数据库,就要用到学生成绩. 在这,我们的业务场景就是对100个西瓜进行分类(已知生熟各半)
下面是针对上面场景,对各个术语的解释
准确率(Accuracy): 对所有西瓜分类正确的比率.
精确率(Precision): 挑出来的熟西瓜,有多少是正确的.
召回率(Recall) : 50个熟西瓜,有多少被分来到熟西瓜这个类别.
下面我们来分析各个术语有什么应用场景:
Accuracy: 这个是我们最常用的,但是这个指标有一个缺点,就是当数据分来不均匀的时候,就没办法用于业务了. 比如, 当生西瓜只有2个,熟西瓜有98个的时候. 只要判断所有的都是熟西瓜,准确率就是98%.但是这个模型其实是不合理的.
Precision: 这个指标就是为吃瓜群众准备的了, 比如100个西瓜里面,我只需要挑选出2个西瓜,并且都是熟西瓜,那么这个Precision就是100%. 其他的西瓜,就可以都判断为生西瓜.
Recall: 这个指标就是为瓜农准备的了, 瓜农肯定是想100%把所有的熟西瓜挑出来,送到市场上卖, 有多少熟西瓜被挑选出来了,就是用Recall这个指标来衡量了.
如果是黑心瓜农,直接把所有的西瓜,都当成熟西瓜,那么Recall就是100%了. 想想宁可错杀一千,不能错过一个.就是只注意了Recall.
如果是良心瓜农的话,会兼顾Precision. 也就是尽可能的排除生西瓜.
下面是三个不同角色对应的场景举例:
- 针对吃瓜群众, 只希望挑出2个熟西瓜.其他的不管(Precision=100%)
相关推荐
除了准确率，还有其他一些评价分类模型性能的指标，如精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1-Score)和查准率(Precision)查全率(Recall)的调和平均数等。在某些场景下，这些指标比准确率更能反映模型的表现，...
这些概念是理解和优化模型不可或缺的部分，主要包括混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve）以及ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）。...
【召回率与准确率解析】 在机器学习和信息检索领域，评估模型性能时经常会用到两个关键指标：准确率和召回率。它们都是用来衡量模型预测结果与真实情况相符程度的指标，但侧重点不同。 **准确率(Accuracy)**： ...
Matlab code for computing and visualization: Confusion Matrix, Precision/Recall, ROC, Accuracy, F-Measure etc. for Classification
F1值（F1 score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，能综合衡量分类器的准确性和召回能力。F1值越高说明分类器的性能越好。 ROC曲线与AUC（Receiver Operating Characteristic curve and Area Under the Curve）...
Evaluate.m函数旨在计算和展示分类模型的各种性能指标，这些指标通常包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）、查准率（P-Value）和查全率（R-Value）等。下面将详细...
只考虑Accuracy和AUC的调参方式是错误的；尤其是在不均衡样本时候，必须考虑精确率和召回率，本文采用基于遗传算法思想的调参方式，大概率来获得全局最优解
用于计算一个分类器的性能指标和混淆矩阵，指标有accuracy,error,precision,recall,F1等。直接调用函数，写入预测结果和实际结果即可。
在机器学习和深度学习中，评估模型性能的关键指标包括误判率、准确率和召回率。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了一种灵活的方式来计算这些指标。以下是对这些概念的详细解释。 **准确率(Accuracy)**： ...
4. **F1-measure（F1分数）**：F1分数是精确率和召回率的调和平均，用于同时考虑两者，公式为 F1 = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)。当需要平衡精确率和召回率时，F1分数是一个很好的指标。 5. **...
Python代码编写的一个推荐算法的准确率/召回率得计算源码
常用指标如： 准确率（Accuracy） 精确率（P） 召回率（R） 等
- **召回率(Recall或Sensitivity)**: 回忆率是所有实际正类中被正确预测的比例，计算公式为 `Recall = TP / (TP + FN)`。 - **准确率(Accuracy)**: 准确率是模型正确预测的样本占总样本的比例，计算公式为 `...
2. **召回率（Recall）**：也称为灵敏度，表示所有实际正类中，被模型正确识别的比例。公式为：Recall = (真正例 / (真正例 + 假负例)) * 100%。 3. **F1分数（F1 Score）**：综合考虑了精确率和召回率，是它们的...
除了准确度，MATLAB 还提供了其他评估指标，如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数（F1-Score）和AUC-ROC曲线等，它们能更全面地评估模型性能。例如： - **精确率**：正确预测为正类别的样本占所有被...
需要注意的是，在某些场景下，单一的评估指标可能不足以全面反映模型性能，比如在类别不平衡的情况下，准确度可能不是最佳选择，此时应考虑精确率、召回率和F1分数等。因此，理解和灵活运用这些评估指标对于提高模型...
其次，精确率（Precision）和召回率（Recall）也是评估分类效果的重要指标。精确率是真正例（真正类且被正确预测的样本）占预测为正例的样本数的比例，公式为：精确率 = 真正例 / （真正例 + 假正例）。召回率则是...
通过两个例题，我们可以更好地理解精确率和召回率的概念。 例题1：宠物店有10只动物，其中6只狗，4只猫（真实值），现有一个模型将这10只动物进行分类，分类结果为（预测结果为）：6只狗中预测出了5只狗，1只猫，4...
SVC的模型评估指标；准确率Accuracy就是所有预测正确的所有样本除以总样本，通常来说越...召回率Recall，又被称为敏感度(sensitivity)，真正率，查全率，表示所有真实为1的样本中，被我们预测正确的样 本所占的比例。
机器阅读理解MRC评价方法包括准确率、召回率、F1 值、排序一致性、检索耗时、Rouge 值、耗时、引用正确性和关键词覆盖率等多个评价指标，这些评价指标可以从不同方面评价机器阅读理解模型的性能。