原文:F1值,准确率,召回率

混淆矩阵 混淆矩阵中T F P N的含义: T:真,F:假,P:阳性,N:阴性 然后组合: TP:真阳性 TN:真阴性 FP:假阳性 FN:假阴性 精确率 准确率 : 你认为对的中,有多少确实是对的,所占的比率: 例如:你预测 对的有 TP FP 个,其中 个确实是对的,则 精确率 你认为对的:即预测值为 的数量 TP FP 有多少确实是对的:TP Precision TP TP FP 召回率: ...

2020-07-20 14:26 0 2332 推荐指数:

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精确准确率召回F1

当我们训练一个分类模型,总要有一些指标来衡量这个模型的优劣。一般可以用如题的指标来对预测数据做评估,同时对模型进行评估。 首先先理解一下混淆矩阵,混淆矩阵也称误差矩阵,是表示精度评价的一种标准格式,用n行n列的矩阵形式来表示。 准确率:分类器正确分类的样本数与总样本数之比。即预测 ...

Tue Mar 20 18:27:00 CST 2018 0 1669
准确率、精确召回F1

。 而准确率、精确召回F1则是选出目标的重要评价指标,我们看下这些指标的定义: 若一个实例 ...

Fri Jul 24 04:40:00 CST 2020 0 874
fashion_mnist 计算准确率召回F1

fashion_mnist 计算准确率召回F1 1、定义 首先需要明确几个概念: 假设某次预测结果统计为下图: 那么各个指标的计算方法为: A类的准确率:TP1/(TP1+FP5+FP9+FP13+FP17) 即预测为A的结果中,真正为A的比例 A类的召回:TP1 ...

Mon Dec 28 05:00:00 CST 2020 0 462
(八)sklearn中计算准确率召回、精确度、F1

介绍 准确率召回、精确度和F1分数是用来评估模型性能的指标。尽管这些术语听起来很复杂,但它们的基本概念非常简单。它们基于简单的公式,很容易计算。 这篇文章将解释以下每个术语: 为什么用它 公式 不用sklearn来计算 使用sklearn进行计算 在本教程结束时 ...

Tue Jun 15 17:47:00 CST 2021 0 1247
混淆矩阵、准确率、精确/查准率、召回/查全率、F1、ROC曲线的AUC

  准确率、精确(查准率)、召回(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
召回准确率

最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回准确率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。 召回准确率是数据挖掘中预测、互联网中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
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回(Recall)、F(F-Measure)

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1、准确率召回(Precision & Recall) 准确率召回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。其中精度是检索出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;召回是指检索 ...

Wed Mar 07 17:18:00 CST 2018 0 1226
 
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