TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确,且判为了正,即正的预测为正的。 FN: False Negative 把正的错判为负的数目 False ...
最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回率与准确率这两个概念偶尔会遇到,知道意思,但是有时候要很清晰地向同学介绍则有点转不过弯来。 召回率和准确率是数据挖掘中预测 互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。 召回率:Recall,又称 查全率 还是查全率好记,也更能体现其实质意义。 准确率:Precision,又称 精度 正确率 。 以检索为例,可以把搜索情况用下图表示: 相关 不相关 ...
2014-07-24 12:47 0 3045 推荐指数:
TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确,且判为了正,即正的预测为正的。 FN: False Negative 把正的错判为负的数目 False ...
1,这三个率能干啥? 这三个率能比较一个模型的好坏。 举个栗子,我有10个香蕉,1代表好香蕉,0代表坏香蕉,它们依次排列如下: 我让a模型帮我分出好香蕉,它给出这样的结果 好吧,让我们分析一下a模型干的活。 我们大致可以分为如下四种情况: 本来是好香 ...
DeepLearning有很多性能指标,如:准确率、召回率、mAP等。其中,准确率、召回率在VSLAM检测回环中早已见过,这里简单总结下。我翻开破旧的 《视觉SLAM十四讲》,找到如下截图: 在这里举一个例子(女生是P,即使正例,男生是N,即负例 ...
召回率与准确率详解 一、概述 数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标,通常有以下三种: (一) 准确率(Precision) (二) 召回率(Recall) (三) F值(F-Measure) 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 ...
。 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 ...
最近在看机器学习的,要理解准确率、精确率、召回率的含义,首先要理解 TP、FN、FT 和 TN 的含义。 TP、FN、FT 和 TN 这几个概念一直搞得不太清楚。记录一下。看了别人的文章,举的例子不是太好,不太容易理解 。 假设有100个人,实际上50个人喝酒了,50个人没喝 ...
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 ...
召回率表示的是样本中的某类样本有多少被正确预测了。比如对与一个分类模型,A类样本包含A0个样本,预测模型分类结果是A类样本中有A1个正样本和A2个其他样本,那么该分类模型的召回率就是 A1/A0,其中 A1+A2=A0 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 ...