原文:理解accuracy/precision_score、micro/macro

accuracy即我们通常理解的准确率,计算的时候是指在预测值pred与目标值target之间重叠的部分的大小除以pred的大小 或target的大小,因为sklearn要求pred与target大小必须一致 。 比如 此时重叠的部分为pred pred pred ,accuracy . 而precision score意思类似,但不完全一样,它是从pred的角度考虑,意思是我虽然预测了这么多个 ...

2020-10-23 17:36 0 1663 推荐指数:

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机器学习--如何理解Accuracy, Precision, Recall, F1 score

当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到"如何才能使模型的Accurcy更高".那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标,同时我也会对其他衡量指标做出一些简单 ...

Fri Feb 28 03:55:00 CST 2020 0 3761
accuracyprecision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解

  最近做了一些分类模型,所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录,说一下自己的理解。使用何种评价指标,完全取决于应用场景及数据分析人员关注点,不同评价指标之间并没有优劣之分,只是各指标侧重反映的信息不同。为了便于后续的说明,先建立一个二分类的混淆矩阵 ,以下各参数的说明都是针对二元分类 ...

Tue Sep 03 00:22:00 CST 2019 0 622
机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score

1. 四个概念定义:TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢? 举个简单的二元分类 ...

Sat Jun 24 07:35:00 CST 2017 0 14768
机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score

1. 四个概念定义:TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢? 举个简单的二元分类问题 例子: 假设 ...

Wed Nov 09 03:38:00 CST 2016 1 6829
评价指标的计算:accuracyprecision、recall、F1-score

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: ******************************************************************** ...

Thu Mar 22 01:05:00 CST 2018 0 11065
 
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