原文:统计中的精度和召回率的解释

召回率 Recall Rate,也叫查全率 是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。 召回率 Recall 和精度 Precise 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。 基本概念 编辑 对于数据测试结果有下面 种情况: TP: 预测为正,实际为正 TN ...

2018-01-25 11:23 0 1918 推荐指数:

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精度评定的准确(Precision)和召回(Recall)

精度评定的准确(Precision)和召回(Recall) 在模式识别,我们经常会使用到一些指标对目标识别或者影像分类的结果进行评价。 假设我们需要将一个样本集分类为苹果和非苹果两类,那么分类结果有四种情况: 第一种情况:True Positive,本来就是苹果被分类成苹果 ...

Thu Nov 11 06:27:00 CST 2021 0 1437
衡量机器学习模型的三大指标:准确精度召回

倾向于使用准确,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例,在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。   什么是分布不平衡 ...

Sat Oct 31 18:05:00 CST 2020 0 647
衡量机器学习模型的三大指标:准确精度召回

连接来源:http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw   倾向于使用准确,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例 ...

Tue Apr 17 17:11:00 CST 2018 1 23279
二分类模型精度高而召回低的原因

最近在做二分类模型的调优工作。最终发现模型的正例精度在95%,而正例的召回在83%,这是什么情况呢。 我把模型预测的2000条样本结果的错误标签和内容都打印出来,发现,在样本标注的时候,多数的正样本被错误的标注为负样本,这样模型学到正例的能力就变弱了,这样将大多数正样本预测为负样本的同时,负 ...

Mon Feb 18 18:33:00 CST 2019 0 2589
Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回)

Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率,以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法。为了让学习算法 ...

Sat Aug 26 02:17:00 CST 2017 0 1243
召回与准确

最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回与准确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。 召回和准确是数据挖掘预测、互联网的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。 召回:Recall,又称“查全率”——还是查全率好记,也更能体现其实质意义 ...

Thu Jul 24 20:47:00 CST 2014 0 3045
精确召回的权衡

2019-09-10 22:17:21 问题描述:精确召回的权衡。 问题求解: 要回答这个问题首先要明确这两个概念,精确是分类正确的正样本 / 判定为正样本的总数;召回是分类正确的正样本 / 真正正样本的总数。 Presion 和 Recall 是既矛盾又统一的两个指标,为了提高 ...

Wed Sep 11 06:24:00 CST 2019 0 383
 
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