原文:P(查准率),R(查全率),F1 值

起源: 我們平時用的精度 accuracy,也就是整體的正確率 acc predict right num predict num 這個雖然常用,但不能滿足所有任務的需求。比如,因為香蕉太多了,也不能撥開人工的一個一個的看它的好壞 我愛吃啊,想想就心疼 ,此時我們就需要有一種方法,代替撥開香蕉這種粗魯的手段。這時我們需要通過一些測試,看看哪種方法能更加准確的預測。我們可以通過 准 :預測的准確度, ...

2018-07-10 09:42 0 1079 推薦指數:

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pytorch實戰:詳解查准率(Precision)、查全率(Recall)與F1

pytorch實戰:詳解查准率(Precision)、查全率(Recall)與F1 1、概述 本文首先介紹了機器學習分類問題的性能指標查准率(Precision)、查全率(Recall)與F1度量,闡述了多分類問題中的混淆矩陣及各項性能指標的計算方法,然后介紹了PyTorch中scatter ...

Wed Nov 24 23:57:00 CST 2021 0 1774
混淆矩陣、准確率、精確率/查准率、召回率/查全率F1、ROC曲線的AUC

  准確率、精確率(查准率)、召回率(查全率)、F1、ROC曲線的AUC,都可以作為評價一個機器學習模型好壞的指標(evaluation metrics),而這些評價指標直接或間接都與混淆矩陣有關,前四者可以從混淆矩陣中直接計算得到,AUC則要通過ROC曲線進行計算,而ROC曲線的橫縱坐標 ...

Tue Jul 10 04:51:00 CST 2018 0 6248
F1 P R的理解

F1 P R的理解 precision:查准率 recall:查全率,召回率 查准率,基於預測的結果,預測為正的樣本中 由多少真正的正樣本。即,真正為正的越多越好。 查全率,針對原來的正樣本,有多少正樣本被預測正確了。 \[Precision = \frac{True ...

Thu Mar 14 17:34:00 CST 2019 0 698
F1

為了能夠評價不同算法的優劣,在Precision和Recall的基礎上提出了F1的概念,來對Precision和Recall進行整體評價。F1的定義如下: F1 = 正確率 * 召回率 * 2 / (正確率 + 召回率) 簡介 為了能夠評價不同算法的優劣,在Precision ...

Thu Mar 26 04:33:00 CST 2020 0 803
查准率查全率(precision and recall) 的個人理解

  假設要識別照片中的狗的,在一些照片中,包含12只狗的照片和一些貓的照片。算法識別出有8只狗。在確定的8只狗中,5只實際上是狗(真陽性TP),而其余的是貓(假陽性FP)。該程序的精度為5/8, ...

Mon Apr 10 23:08:00 CST 2017 0 14813
P,R,F1 等性能度量(二分類、多分類)

總結自《機器學習》周志華 2.3 目錄 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一、對於二分類問題 二、對於多分類問題 1.macro 2.micro 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一、對於二分類問題 ...

Fri Sep 06 01:02:00 CST 2019 0 338
F1的優化macro

1.F1優化 https://www.jianshu.com/p/51debab91824 可以發現這個和https://mp.weixin.qq.com/s/jH9grYg-xiuQxMTDq99olg所提供的有序關系的離散標簽優化所提供的代碼, 主要 ...

Mon Jun 15 01:25:00 CST 2020 1 700
多分類問題中查全率查准率的理解

查全率查准率是從信息檢索來的,那么我們就得先看看原來的是怎么定義的: 查全率——它是指檢出的相關文獻量與檢索系統中相關文獻總量的比率,是衡量信息檢索系統檢出相關文獻能力的尺度。查准率——它是指檢出的相關文獻量與檢出文獻總量的比率 ...

Thu Apr 25 00:32:00 CST 2019 0 1240
 
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