F1值，准確率，召回率

1、混淆矩陣

混淆矩陣中T、F、P、N的含義：
T:真，F:假，P:陽性，N:陰性
然后組合：
TP:真陽性 TN:真陰性 FP:假陽性 FN:假陰性

2、精確率（准確率）：

你認為對的中，有多少確實是對的，所占的比率：
例如：你預測 對的有 10（TP+FP）個，其中8個確實是對的，則 精確率 80%

你認為對的：即預測值為1的數量=TP+FP

有多少確實是對的：TP

Precision=TP/(TP+FP)

3、召回率：

本來是對的中，你召回了多少對的，所占的比率 :
例如：應該有 10 個是對的，但是你只猜中了 7（TP+FN）個，則 召回率 70%

本來是對的：即真實值為1的數量=TP+FN

你召回了多少對的：TP

Recall=TP/（TP+FN）

4、 F1值：

精確率越高越好，召回率越高越好。

下邊式子（2）可以由式子（1）推導出來

從(1)看出，Recall不變時，Precision越大，1/Precision越小，從而F1越大。

同理： Precision不變時，Recall越大，1/Recall越小，從而F1越大。

5、 f1_score中關於參數average的用法描述:

• 'micro':通過先計算總體的TP，FN和FP的數量，再計算F1

• 'macro':分別計算每個類別的F1，然后做平均（各類別F1的權重相同）

本文內容轉自知乎 驚天小螞蟻
精確率，召回率，F1值的通俗解釋