原文:终于有人讲清楚准确率(accuracy)、召唤率(recall)和精确率(precision)的关系了

一 概述 召回率 准确率 精确率 F值的作用 在机器学习 数据挖掘 推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价。 二 定义 首先给出一个大家经常见到的图: 详细定义 准确率 accuracy TP TN TP FN FP TN 通俗解释: 在所有样本中,预测正确的概率 精确率 precision TP TP FP 通俗解释:你认为的正样本中,有多少是真的正确的概率 召回率 recall TP T ...

2020-06-08 16:55 0 767 推荐指数:

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准确率(Accuracy)、精确(Precision)和召回(Recall)的区别

转载自:机器学习中的AccuracyPrecision的区别 数量 对于一个二分类问题,我们定义如下指标: :True Positive,即正确预测出的正样本个数:False Positive,即错误预测出的正样本个数(本来是负样本,被我们预测成了正样本):True ...

Thu Apr 07 04:33:00 CST 2022 0 894
准确率(Accuracy), 精确(Precision), 召回(Recall)和F1-Measure(对于二分类问题)

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。 下面在介绍时使用一下例子: 一个班级有20个女生,80个男生。现在一个分类器需要从100挑选出所有的女生。该分类器从中选 ...

Thu Dec 28 00:25:00 CST 2017 0 1162
精度评定中的准确率Precision)和召回Recall

精度评定中的准确率Precision)和召回Recall) 在模式识别中,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
 
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