原文:統計中的精度和召回率的解釋

召回率 Recall Rate,也叫查全率 是檢索出的相關文檔數和文檔庫中所有的相關文檔數的比率,衡量的是檢索系統的查全率 精度是檢索出的相關文檔數與檢索出的文檔總數的比率,衡量的是檢索系統的查准率。 召回率 Recall 和精度 Precise 是廣泛用於信息檢索和統計學分類領域的兩個度量值,用來評價結果的質量。 基本概念 編輯 對於數據測試結果有下面 種情況: TP: 預測為正,實際為正 TN ...

2018-01-25 11:23 0 1918 推薦指數:

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精度評定的准確(Precision)和召回(Recall)

精度評定的准確(Precision)和召回(Recall) 在模式識別,我們經常會使用到一些指標對目標識別或者影像分類的結果進行評價。 假設我們需要將一個樣本集分類為蘋果和非蘋果兩類,那么分類結果有四種情況: 第一種情況:True Positive,本來就是蘋果被分類成蘋果 ...

Thu Nov 11 06:27:00 CST 2021 0 1437
衡量機器學習模型的三大指標:准確精度召回

傾向於使用准確,是因為熟悉它的定義,而不是因為它是評估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回(查全率)等指標對衡量機器學習的模型性能是非常基本的,特別是在不平衡分布數據集的案例,在周志華教授的「西瓜書」中就特別詳細地介紹了這些概念。   什么是分布不平衡 ...

Sat Oct 31 18:05:00 CST 2020 0 647
衡量機器學習模型的三大指標:准確精度召回

連接來源:http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw   傾向於使用准確,是因為熟悉它的定義,而不是因為它是評估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回(查全率)等指標對衡量機器學習的模型性能是非常基本的,特別是在不平衡分布數據集的案例 ...

Tue Apr 17 17:11:00 CST 2018 1 23279
二分類模型精度高而召回低的原因

最近在做二分類模型的調優工作。最終發現模型的正例精度在95%,而正例的召回在83%,這是什么情況呢。 我把模型預測的2000條樣本結果的錯誤標簽和內容都打印出來,發現,在樣本標注的時候,多數的正樣本被錯誤的標注為負樣本,這樣模型學到正例的能力就變弱了,這樣將大多數正樣本預測為負樣本的同時,負 ...

Mon Feb 18 18:33:00 CST 2019 0 2589
Andrew Ng機器學習課程筆記--week6(精度&召回)

Advice for applying machine learning 本周主要學習如何提升算法效率,以及如何判斷學習算法在什么時候表現的很糟糕和如何debug我們的學習算法。為了讓學習算法 ...

Sat Aug 26 02:17:00 CST 2017 0 1243
召回與准確

最近一直在做相關推薦方面的研究與應用工作,召回與准確這兩個概念偶爾會遇到,知道意思,但是有時候要很清晰地向同學介紹則有點轉不過彎來。 召回和准確是數據挖掘預測、互聯網的搜索引擎等經常涉及的兩個概念和指標。 召回:Recall,又稱“查全率”——還是查全率好記,也更能體現其實質意義 ...

Thu Jul 24 20:47:00 CST 2014 0 3045
精確召回的權衡

2019-09-10 22:17:21 問題描述:精確召回的權衡。 問題求解: 要回答這個問題首先要明確這兩個概念,精確是分類正確的正樣本 / 判定為正樣本的總數;召回是分類正確的正樣本 / 真正正樣本的總數。 Presion 和 Recall 是既矛盾又統一的兩個指標,為了提高 ...

Wed Sep 11 06:24:00 CST 2019 0 383
 
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