原文:分類算法-2.精准率和召回率曲線

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:

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分類算法的評價指標:准確精准召回、混淆矩陣、AUC

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 准確是最好理解的評價指標,它是一個比值: \[准確 = \cfrac ...

Mon Oct 29 20:44:00 CST 2018 0 9359
分類--精確召回

精確 精確指標嘗試回答以下問題: 精確的定義如下: $$\text{Precision} = \frac{TP}{TP+FP}$$ 注意: 如果模型的預測結果中沒有假正例,則模型的精確為 1.0。 讓我們來計算一下上一部分中用 ...

Sun Mar 25 18:43:00 CST 2018 0 2860
【筆記】混淆矩陣,精准召回

混淆矩陣,精准召回 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 ...

Mon Jan 25 22:49:00 CST 2021 0 446
機器學習 | 分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確召回

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來衡量分類器任務的成功程度。錯誤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 ...

Tue Oct 26 06:29:00 CST 2021 0 305
目標檢測評價指標mAP 精准召回

首先明確幾個概念,精確,召回,准確 精確precision 召回recall 准確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 ...

Fri Aug 02 00:09:00 CST 2019 0 2083
精確召回,RoC曲線與PR曲線

    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(precision)與召回(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 ...

Tue Oct 25 00:22:00 CST 2016 35 23048
精確召回,RoC曲線與PR曲線

 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(precision)與召回(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 ...

Thu Apr 06 04:23:00 CST 2017 0 2042
機器學習之分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確召回

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來衡量分類器任務的成功程度。錯誤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 ...

Fri May 29 00:07:00 CST 2020 0 628
 
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