也許是由於上學的時候一直搞序列標注任務，多分類任務又可以簡化為簡單的二分類任務，所以一直認為PRF值很簡單，沒啥好看的。然鵝，細看下來竟有點晦澀難懂，馬篇博留個念咯~ 前言 PRF值分別表示准確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-score），有機器學習基礎的小伙伴 ...

轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四個基本概念TP、True Positive 真陽性：預測 ...

記正樣本為P，負樣本為N，下表比較完整地總結了准確率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等評價指標的計算方式： （右鍵點擊在新頁面打開，可查看清晰圖像） 簡單版： ******************************************************************** ...

對於二分類問題，precision，recall，auc，f1_score的計算原理都比較熟悉，但是多分類問題的計算還是有一點小小的區別，在使用sklearn.metrics的時候需要注意一下； 對於sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score ...

分類模型的F1分值、Precision和Recall 計算過程 引入 通常，我們在評價classifier的性能時使用的是accuracy 考慮在多類分類的背景下 accuracy = (分類正確的樣本個數) / (分類的所有樣本個數) 這樣做其實看上去也挺不錯的，不過可能會出現一個 ...

1、什么是多分類？ 參考：https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 針對多類問題的分類中，具體講有兩種，即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分類任務中 ...

一、基礎 疑問1：具體使用算法時，怎么通過精准率和召回率判斷算法優劣？ 根據具體使用場景而定： 例1：股票預測，未來該股票是升還是降？業務要求更精准的找到能夠上升的股票 ...

做過機器學習項目的同學大多都用過f1-score， 這是一種均衡精度(precision)和召回率(recall)的綜合評價指標，但為什么不用平均值呢? 精度和召回率 精度 $$ pre = \frac{tp}{tp+fp}$$ tp: true positive 真正例，即預測為正例 ...