准确率:整体预测的正确性,适用于类别均衡的情况。 精确率:关注正类预测的准确性,适用于对假阳性敏感的情况。 召回率:关注正类的识别能力,适用于对假阴性敏感的情况。 在实际应用中,通常需要综合考虑这三个指标,特别是在类别不平衡的情况下,可以使用F1-score(精确率和召回率的调和平均)来平衡这两个指标。 参考了...
解析 答案:准确率是指分类器正确分类的样本数量与总样本数量之比,衡量分类器的正确性;而召回率是指分类器正确分类的正样本数量与实际正样本数量之比,衡量分类器检测到的正样本的能力。反馈 收藏
准确率(Accuracy)= (TP + TN) / 总样本 =(50 + 20)/100 = 70% 精确率(Precision)= TP / (TP + FP) = 50/60 = 83% 召回率(Recall)= TP / (TP + FN) = 50/70 = 71.43% 各项指标都比第一次高,说明预测效果更好。从图上也能看出来,预测为男生的范围与实际男生范围更接近。
个人博客->一张图片说明召回率和准确率的区别 --- 作者:Honey_Badger—— 觉得这文章好,点一下左下角 出处:http://tk55.cnblogs.com/ 分类: 数据挖掘 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Honey_Badger 粉丝- 112 关注- 3 +加关注 0 0 « 上一篇: 2017Windows下安装pip »...
1.准确率而准确率公式如下: 2.精确率和召回率2.1 精确率反映的是模型判定的为正例中真正正例的比重 2.2召回率反映的是总正例中被模型判定为正之比例 2.3 精确率-召回率曲线 2.3.1 Area Area的值越大,此分类器性能越好 2.3.2 精确率-召回率曲线的绘制 3.F值 4.ROC受试者工作特性曲线 ...
一、准确率、精确率、召回率和 F 值 (1)若一个实例是正类,但是被预测成为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是负类,但是被预测成为负类,即为真负类(True Negative TN) (3)若一个实例是负类,但是被预测成为正类,即为假正类(False Postive FP) (4)若一个实例是正类,但是被预测成为...
4.3 精确率与召回率的关系 这两个指标通常是此消彼长的,很难兼得,在大规模数据集合中相互制约,这样就需要综合考虑,最常见的方法就是F-Measure,它是Precision和Recall加权调和平均: 当参数α=1时,就是最常见的F1,即: F1综合考虑了P和R的结果,当F1较高时则能说明试验方法比较有效。
准确率(Accuracy) = (TP + TN) / 总样本 =(40 + 10)/100 = 50%。 定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 True/Total 精确率(Precision) = TP / (TP + FP) = 40/60 = 66.67%。它表示:预测为正的样本中有多少是真正的正样本,它是针对我们预测结果而言的。Preci...