模型评估指标 Precision, Recall, ROC and AUC
ACC, Precision and Recall 这些概念是针对 binary classifier 而言的. 准确率 (accuracy) 是指分类正确的样本占总样本个数的比例. 精确率 (precision) 是指分类正确的正样本占预测为正的样本个数的比例. 是针对预测 ...
原文：Precision/Recall、ROC/AUC、AP/MAP等概念区分
.Precision和Recall Precision，准确率 查准率。Recall，召回率 查全率。这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率。 例如，有一个池塘，里面共有 条鱼，含 条鲫鱼。机器学习分类系统将这 条鱼全部分类为 不是鲫鱼 ，那么准确率也有 显然这样的分类系统是失败的 ，然而查全率为 ，因为没有鲫鱼样本被分对。这个例子显示出一个成功的分类系统必须同时考虑Precision和R ...
2017-07-21 09:05 0 12603 推荐指数：
相关推荐
TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC
主要内容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介绍 2.ROC曲线如何通过TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何计算TPR、FPR得到ROC曲线。用sklearn.metric 如何计算AUC ...
Mean Average Precision（mAP）,Precision，Recall，Accuracy，F1_score，PR曲线、ROC曲线，AUC值，决定系数R^2 的含义与计算
背景 之前在研究Object Detection的时候，只是知道Precision这个指标，但是mAP（mean Average Precision）具体是如何计算的，暂时还不知道。最近做OD的任务迫在眉睫，所以仔细的研究了一下mAP的计算。其实说实话，mAP的计算，本身有很多现成的代码可供 ...
对accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信 ...
目标检测中的precision，recall，AP，mAP计算详解
大雁与飞机 假设现在有这样一个测试集，测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成，如下图所示： 假设你的分类系统最终的目的是：能取出测试集中所有飞机的图片，而不是大雁的图片。 现在做如下的定义 ...
目标检测中的precision，recall，AP，mAP计算详解
某个阈值时（通常为0.5）即认为我们的模型输出了正确的 精准率与召回率（Precision & ...
分类任务评价指标（Accuracy / Precision / Recall / F1 / ROC / AUC）
目录 结果表示方法 常规指标的意义与计算方式 ROC和AUC 结果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
ROC曲线、AUC、Precision、Recall、F-measure理解及Python实现
本文首先从整体上介绍ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure，然后介绍上述这些评价指标的有趣特性，最后给出ROC曲线的一个Python实现示例。 一、ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure 二分类问题的预测结果可能正确 ...