原文:終於有人講清楚准確率(accuracy)、召喚率(recall)和精確率(precision)的關系了

一 概述 召回率 准確率 精確率 F值的作用 在機器學習 數據挖掘 推薦系統完成建模之后,需要對模型的效果做評價。 二 定義 首先給出一個大家經常見到的圖: 詳細定義 准確率 accuracy TP TN TP FN FP TN 通俗解釋: 在所有樣本中,預測正確的概率 精確率 precision TP TP FP 通俗解釋:你認為的正樣本中,有多少是真的正確的概率 召回率 recall TP T ...

2020-06-08 16:55 0 767 推薦指數:

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准確率(Accuracy)、精確(Precision)和召回(Recall)的區別

轉載自:機器學習中的AccuracyPrecision的區別 數量 對於一個二分類問題,我們定義如下指標: :True Positive,即正確預測出的正樣本個數:False Positive,即錯誤預測出的正樣本個數(本來是負樣本,被我們預測成了正樣本):True ...

Thu Apr 07 04:33:00 CST 2022 0 894
准確率(Accuracy), 精確(Precision), 召回(Recall)和F1-Measure(對於二分類問題)

首先我們可以計算准確率(accuracy),其定義是: 對於給定的測試數據集,分類器正確分類的樣本數與總樣本數之比。也就是損失函數是0-1損失時測試數據集上的准確率。 下面在介紹時使用一下例子: 一個班級有20個女生,80個男生。現在一個分類器需要從100挑選出所有的女生。該分類器從中選 ...

Thu Dec 28 00:25:00 CST 2017 0 1162
精度評定中的准確率Precision)和召回Recall

精度評定中的准確率Precision)和召回Recall) 在模式識別中,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
 
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