原文:准確率(Accuracy), 精確率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

yu Code Comments 機器學習 ML ,自然語言處理 NLP ,信息檢索 IR 等領域,評估 Evaluation 是一個必要的 工作,而其評價指標往往有如下幾點:准確率 Accuracy ,精確率 Precision ,召回率 Recall 和F Measure。 注: 相對來說,IR 的 ground truth 很多時候是一個 Ordered List, 而不是一個 Bool ...

2016-07-22 19:19 6 206541 推薦指數:

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准確率(Accuracy), 精確(Precision), 召回(Recall)和F1-Measure(對於二分類問題)

首先我們可以計算准確率(accuracy),其定義是: 對於給定的測試數據集,分類器正確分類的樣本數與總樣本數之比。也就是損失函數是0-1損失時測試數據集上的准確率。 下面在介紹時使用一下例子: 一個班級有20個女生,80個男生。現在一個分類器需要從100人挑選出所有的女生。該分類器從中選 ...

Thu Dec 28 00:25:00 CST 2017 0 1162
准確率(Accuracy)、精確(Precision)和召回(Recall)的區別

轉載自:機器學習中的AccuracyPrecision的區別 數量 對於一個二分類問題,我們定義如下指標: :True Positive,即正確預測出的正樣本個數:False Positive,即錯誤預測出的正樣本個數(本來是負樣本,被我們預測成了正樣本):True ...

Thu Apr 07 04:33:00 CST 2022 0 894
 
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