原文:查准率,查全率,真正例率,假正例率

本篇对他们的定义不做深入探究,主要是用来对比方便记忆。 正例 反例 正例 TP TN 反例 FP FN 查准率: P T P T P F P P frac TP TP FP P TP FPTP 准不准,竖相加 查全率: R T P T P T N R frac TP TP TN R TP TNTP 全不全,横向加 真正例率 : T P R T P T P F N TPR frac TP TP F ...

2019-10-31 20:02 0 520 推荐指数:

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对TPR(真正例) 与 FPR(反正例)的理解

将测试样本进行排序,“最可能”是正例的排在最前面,“最不可能”是正例的排在最后面。 分类过程就相当于在这个排序中以某个“截断点”(见图中阈值)将样本分为两部分,前一部分判作正例,后一部分判作反例。 我们根据学习器的预测结果对样例进行排序,按此顺序把逐个样本作为正例进行预测,每次 ...

Wed Oct 17 17:51:00 CST 2018 1 8566
混淆矩阵、准确、精确/查准率、召回/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值

  准确、精确查准率)、召回查全率)、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 ...

Tue Jul 10 04:51:00 CST 2018 0 6248
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(阳性FP)。该程序的精度为5/8,而其召回为5/12。 Predicted ...

Mon Apr 10 23:08:00 CST 2017 0 14813
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
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 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 ...

Tue Jul 10 17:42:00 CST 2018 0 1079
 
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