終於有人講清楚准確率（accuracy）、召喚率(recall)和精確率（precision）的關系了

本文轉載自查看原文 2020-06-08 16:55 767 機器學習

一、概述

召回率、准確率、精確率、F值的作用

在機器學習、數據挖掘、推薦系統完成建模之后，需要對模型的效果做評價。

首先給出一個大家經常見到的圖：

准確率(accuracy)=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)

通俗解釋：在所有樣本中，預測正確的概率

精確率(precision)=TP/(TP+FP)

通俗解釋：你認為的正樣本中，有多少是真的正確的概率

召回率(recall)=TP/(TP+FN)

通俗解釋：正樣本中有多少是被找了出來

P和R指標有時候會出現的矛盾的情況，這樣就需要綜合考慮他們，最常見的方法就是F-Measure。

當參數α=1時，就是最常見的F1，也即

某池塘有1400條鯉魚，300只蝦，300只鱉。現在以捕鯉魚為目的。撒一大網，逮着了700條鯉魚，200只蝦，100只鱉。那么，這些指標分別如下：

准確率=700/(1400+300+300)=35%

精確率=700/（700+200+100）=70%

召回率=700/1400=50%

F1=35%* 70% *2/35%+70%=46.6%

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