也许是由于上学的时候一直搞序列标注任务，多分类任务又可以简化为简单的二分类任务，所以一直认为PRF值很简单，没啥好看的。然鹅，细看下来竟有点晦涩难懂，马篇博留个念咯~ 前言 PRF值分别表示准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-score），有机器学习基础的小伙伴 ...

轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四个基本概念TP、True Positive 真阳性：预测 ...

记正样本为P，负样本为N，下表比较完整地总结了准确率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等评价指标的计算方式： （右键点击在新页面打开，可查看清晰图像） 简单版： ******************************************************************** ...

对于二分类问题，precision，recall，auc，f1_score的计算原理都比较熟悉，但是多分类问题的计算还是有一点小小的区别，在使用sklearn.metrics的时候需要注意一下； 对于sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score ...

分类模型的F1分值、Precision和Recall 计算过程 引入 通常，我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy 考虑在多类分类的背景下 accuracy = (分类正确的样本个数) / (分类的所有样本个数) 这样做其实看上去也挺不错的，不过可能会出现一个 ...

1、什么是多分类？ 参考：https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中，具体讲有两种，即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分类任务中 ...

一、基础 疑问1：具体使用算法时，怎么通过精准率和召回率判断算法优劣？ 根据具体使用场景而定： 例1：股票预测，未来该股票是升还是降？业务要求更精准的找到能够上升的股票 ...

做过机器学习项目的同学大多都用过f1-score， 这是一种均衡精度(precision)和召回率(recall)的综合评价指标，但为什么不用平均值呢? 精度和召回率 精度 $$ pre = \frac{tp}{tp+fp}$$ tp: true positive 真正例，即预测为正例 ...