評價指標是針對同樣的數據,輸入不同的算法,或者輸入相同的算法但參數不同而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。 以下為了方便講解,都以二分類問題為前提進行介紹,其實多分類問題下這些概念都可以得到推廣。 准確率 准確率是最好理解的評價指標,它是一個比值: \[准確率 = \cfrac ...
精准率和召回率是兩個不同的評價指標,很多時候它們之間存在着差異,具體在使用的時候如何解讀精准率和召回率,應該視具體使用場景而定 有些場景,人們可能更注重精准率,如股票預測系統,我們定義股票升為 ,股票降為 ,我們更關心的是未來升的股票的比例,而在另外一些場景中,人們更加注重召回率,如癌症預測系統,定義健康為 ,患病為 ,我們更關心癌症患者檢查的遺漏情況。 F Score F Score 兼顧精准率 ...
2019-09-29 18:38 1 321 推薦指數:
評價指標是針對同樣的數據,輸入不同的算法,或者輸入相同的算法但參數不同而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。 以下為了方便講解,都以二分類問題為前提進行介紹,其實多分類問題下這些概念都可以得到推廣。 准確率 准確率是最好理解的評價指標,它是一個比值: \[准確率 = \cfrac ...
精確率 精確率指標嘗試回答以下問題: 精確率的定義如下: $$\text{Precision} = \frac{TP}{TP+FP}$$ 注意: 如果模型的預測結果中沒有假正例,則模型的精確率為 1.0。 讓我們來計算一下上一部分中用 ...
混淆矩陣,精准率和召回率 評論回歸算法的好壞點擊這里 評價分類算法是不能單單靠一個分類准確度就可以衡量的,單用一個分類准確度是有問題的 比如說,一個癌症預測系統,輸入體檢信息,就可以判斷是否得了癌症,這個系統的預測准確率有99.9%,但是不能說這個系統就是好的,因為如果患有癌症的概率是0.1 ...
本篇博客的圖源來自 zhwhong,轉載僅作學習使用! 在分類任務中,人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上,這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實。在機器學習中,有一個普遍適用的稱為混淆矩陣(confusion ...
首先明確幾個概念,精確率,召回率,准確率 精確率precision 召回率recall 准確率accuracy 以一個實際例子入手,假設我們有100個腫瘤病人. 95個良性腫瘤病人,5個惡性腫瘤病人. 我們有一個檢測系統,去檢測一個腫瘤病人是否為惡性. 那么,對我們的系統來說 ...
在機器學習的算法評估中,尤其是分類算法評估中,我們經常聽到精確率(precision)與召回率(recall),RoC曲線與PR曲線這些概念,那這些概念到底有什么用處呢? 首先,我們需要搞清楚幾個拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN ...
在機器學習的算法評估中,尤其是分類算法評估中,我們經常聽到精確率(precision)與召回率(recall),RoC曲線與PR曲線這些概念,那這些概念到底有什么用處呢? 首先,我們需要搞清楚幾個拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True ...
https://zhwhong.cn/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/ 在分類任務中,人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上,這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實 ...