评估指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)
。 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标： 1、准确率与召回率（Precision & R ...
原文：聚类评估指标系列(二)：准确率和F值
上一篇博客介绍了准确率和F值这两个评估模型分类性能的指标，它们在聚类模型上的应用会稍微复杂一点点。 下文摘自知乎几种常见的聚类评估指标。 假设我们现在有猫狗图片 张，其中猫又 张，狗有 张。现在我们通过某种聚类算法对其进行聚类，聚类的结果为簇A中有 张图片 其中 张猫 张狗 ，簇B中有 张图片 其中 张猫 张狗 。那么请问如何计算该聚类算法的准确率与F值 由于聚类算法只会将原始数据样本划分为K个簇 ...
2020-07-31 23:07 0 2353 推荐指数：
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推荐系统评测指标--准确率(Precision)和召回率(Recall)、F值(F-Measure)
转自http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/ 1，准确率和召回率是广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，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 ...
机器学习算法中的评价指标（准确率、召回率、F值、ROC、AUC等）
参考链接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章，写的非常详细~ 一、机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对 ...
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 ...
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 ...