原文:P(查准率),R(查全率),F1 值

起源: 我们平时用的精度 accuracy,也就是整体的正确率 acc predict right num predict num 这个虽然常用,但不能满足所有任务的需求。比如,因为香蕉太多了,也不能拨开人工的一个一个的看它的好坏 我爱吃啊,想想就心疼 ,此时我们就需要有一种方法,代替拨开香蕉这种粗鲁的手段。这时我们需要通过一些测试,看看哪种方法能更加准确的预测。我们可以通过 准 :预测的准确度, ...

2018-07-10 09:42 0 1079 推荐指数:

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pytorch实战:详解查准率(Precision)、查全率(Recall)与F1

pytorch实战:详解查准率(Precision)、查全率(Recall)与F1 1、概述 本文首先介绍了机器学习分类问题的性能指标查准率(Precision)、查全率(Recall)与F1度量,阐述了多分类问题中的混淆矩阵及各项性能指标的计算方法,然后介绍了PyTorch中scatter ...

Wed Nov 24 23:57:00 CST 2021 0 1774
混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率F1、ROC曲线的AUC

  准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1、ROC曲线的AUC,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标 ...

Tue Jul 10 04:51:00 CST 2018 0 6248
F1 P R的理解

F1 P R的理解 precision:查准率 recall:查全率,召回率 查准率,基于预测的结果,预测为正的样本中 由多少真正的正样本。即,真正为正的越多越好。 查全率,针对原来的正样本,有多少正样本被预测正确了。 \[Precision = \frac{True ...

Thu Mar 14 17:34:00 CST 2019 0 698
F1

为了能够评价不同算法的优劣,在Precision和Recall的基础上提出了F1的概念,来对Precision和Recall进行整体评价。F1的定义如下: F1 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) 简介 为了能够评价不同算法的优劣,在Precision ...

Thu Mar 26 04:33:00 CST 2020 0 803
查准率查全率(precision and recall) 的个人理解

  假设要识别照片中的狗的,在一些照片中,包含12只狗的照片和一些猫的照片。算法识别出有8只狗。在确定的8只狗中,5只实际上是狗(真阳性TP),而其余的是猫(假阳性FP)。该程序的精度为5/8, ...

Mon Apr 10 23:08:00 CST 2017 0 14813
P,R,F1 等性能度量(二分类、多分类)

总结自《机器学习》周志华 2.3 目录 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一、对于二分类问题 二、对于多分类问题 1.macro 2.micro 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一、对于二分类问题 ...

Fri Sep 06 01:02:00 CST 2019 0 338
F1的优化macro

1.F1优化 https://www.jianshu.com/p/51debab91824 可以发现这个和https://mp.weixin.qq.com/s/jH9grYg-xiuQxMTDq99olg所提供的有序关系的离散标签优化所提供的代码, 主要 ...

Mon Jun 15 01:25:00 CST 2020 1 700
多分类问题中查全率查准率的理解

查全率查准率是从信息检索来的,那么我们就得先看看原来的是怎么定义的: 查全率——它是指检出的相关文献量与检索系统中相关文献总量的比率,是衡量信息检索系统检出相关文献能力的尺度。查准率——它是指检出的相关文献量与检出文献总量的比率 ...

Thu Apr 25 00:32:00 CST 2019 0 1240
 
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