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 ...
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:
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 ...
准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC曲线的AUC值,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值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标 ...
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 ...
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值的概念,来对Precision和Recall进行整体评价。F1的定义如下: F1值 = 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 ...
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, ...
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 ...
1.F1值优化 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 ...
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 ...