模型評估指標 Precision, Recall, ROC and AUC
ACC, Precision and Recall 這些概念是針對 binary classifier 而言的. 准確率 (accuracy) 是指分類正確的樣本占總樣本個數的比例. 精確率 (precision) 是指分類正確的正樣本占預測為正的樣本個數的比例. 是針對預測 ...
原文：Precision/Recall、ROC/AUC、AP/MAP等概念區分
.Precision和Recall Precision，准確率 查准率。Recall，召回率 查全率。這兩個指標分別以兩個角度衡量分類系統的准確率。 例如，有一個池塘，里面共有 條魚，含 條鯽魚。機器學習分類系統將這 條魚全部分類為 不是鯽魚 ，那么准確率也有 顯然這樣的分類系統是失敗的 ，然而查全率為 ，因為沒有鯽魚樣本被分對。這個例子顯示出一個成功的分類系統必須同時考慮Precision和R ...
2017-07-21 09:05 0 12603 推薦指數：
相關推薦
TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC
主要內容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介紹 2.ROC曲線如何通過TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何計算TPR、FPR得到ROC曲線。用sklearn.metric 如何計算AUC ...
Mean Average Precision（mAP）,Precision，Recall，Accuracy，F1_score，PR曲線、ROC曲線，AUC值，決定系數R^2 的含義與計算
背景 之前在研究Object Detection的時候，只是知道Precision這個指標，但是mAP（mean Average Precision）具體是如何計算的，暫時還不知道。最近做OD的任務迫在眉睫，所以仔細的研究了一下mAP的計算。其實說實話，mAP的計算，本身有很多現成的代碼可供 ...
對accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
最近做了一些分類模型，所以打算對分類模型常用的評價指標做一些記錄，說一下自己的理解。使用何種評價指標，完全取決於應用場景及數據分析人員關注點，不同評價指標之間並沒有優劣之分，只是各指標側重反映的信 ...
目標檢測中的precision，recall，AP，mAP計算詳解
大雁與飛機 假設現在有這樣一個測試集，測試集中的圖片只由大雁和飛機兩種圖片組成，如下圖所示： 假設你的分類系統最終的目的是：能取出測試集中所有飛機的圖片，而不是大雁的圖片。 現在做如下的定義 ...
目標檢測中的precision，recall，AP，mAP計算詳解
某個閾值時（通常為0.5）即認為我們的模型輸出了正確的 精准率與召回率（Precision & ...
分類任務評價指標（Accuracy / Precision / Recall / F1 / ROC / AUC）
目錄 結果表示方法 常規指標的意義與計算方式 ROC和AUC 結果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
ROC曲線、AUC、Precision、Recall、F-measure理解及Python實現
本文首先從整體上介紹ROC曲線、AUC、Precision、Recall以及F-measure，然后介紹上述這些評價指標的有趣特性，最后給出ROC曲線的一個Python實現示例。 一、ROC曲線、AUC、Precision、Recall以及F-measure 二分類問題的預測結果可能正確 ...