精确率、准确率、召回率和F1值
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 ...
原文：准确率、精确率、召回率、F1
在搭建一个AI模型或者是机器学习模型的时候怎么去评估模型，比如我们前期讲的利用朴素贝叶斯算法做的垃圾邮件分类算法，我们如何取评估它。我们需要一套完整的评估方法对我们的模型进行正确的评估，如果模型效果比较理想的话则可以放到线上使用，如果不理想的话则需要反复的去调整相关参数进行训练直到达到目的。 而准确率 精确率 召回率和F 值则是选出目标的重要评价指标，我们看下这些指标的定义： 若一个实例为正类，实 ...
2020-07-23 20:40 0 874 推荐指数：
相关推荐
分类的性能评估：准确率、精确率、Recall召回率、F1、F2
AdaBoost precision recall f1-score support 0 0.83 0.85 0.84 634 1 0.84 0.82 0.83 616 accuracy 0.83 1250 ...
F1值，准确率，召回率
1、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 2、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 10（TP+FP）个，其中8个确实 ...
精确率，准确率和召回率
1，这三个率能干啥？ 这三个率能比较一个模型的好坏。 举个栗子，我有10个香蕉，1代表好香蕉，0代表坏香蕉，它们依次排列如下： 我让a模型帮我分出好香蕉，它给出这样的结果 好吧，让我们分析一下a模型干的活。 我们大致可以分为如下四种情况： 本来是好香 ...
(八)sklearn中计算准确率、召回率、精确度、F1值
介绍 准确率、召回率、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 ...
精确率、准确率、召回率
TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确，且判为了正，即正的预测为正的。 FN: False Negative 把正的错判为负的数目 False ...
混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值
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 ...
准确率、精确率、召回率的含义
最近在看机器学习的，要理解准确率、精确率、召回率的含义，首先要理解 TP、FN、FT 和 TN 的含义。 TP、FN、FT 和 TN 这几个概念一直搞得不太清楚。记录一下。看了别人的文章，举的例子不是太好，不太容易理解 。 假设有100个人，实际上50个人喝酒了，50个人没喝 ...