上文和大家一起讨论了人工智能样本的评价参数：准确度、精准度、召回率和F1分数。这篇文章，我们结合这些参数来讨论基于Bug的软件测试质量分析。...=82%; 召回率：760/(760+92)=760/852=89%; F1分数：82%×89%×2 /(82%+89%)=1.4596/1.71=85%。...可以看见准确率反应整体发现缺陷的水平，准确度反应研发发现缺陷的质量，召回率反应研发发现缺陷的水平。作为测试工作，我们的目标是在准确率、精确度和召回率上都要加强。...由此可见，测试机器人的测试精确度还可以，也就是说误报率比较低。但是准确度和召回率就比较低了，也就是漏报率比较高。...并且F1分数仅有54%，一般系统如果F1分数低于50%为不合格产品，由此可见这款测试机器人刚刚合格。
精度，召回率，ROC曲线和F1得分概述 介绍 知道模型的准确性是必要的，但仅仅了解模型的性能水平还不够。因此，还有其他评估指标可帮助我们更好地了解模型的性能。...第一部分：精确度和召回率 在谈论精度和召回率之前，让我简要介绍一下什么是混淆矩阵。 混淆矩阵是表示评估二进制分类结果的最全面方法。下面是一个混淆矩阵的示例。 ?...回想率是另一个非常有用的度量标准，它使我们能够知道例如正确分类为正数的值在实际为正的总值中所占的比例。 ? 第二部分：接收器工作特性（ROC） 现在，假设您要比较误报率（FPR）和真报率（TPR）。...下面是ROC曲线及其面积的表示。 ? 第三部分：F1得分 全面了解精度和召回率的一种好方法是使用F1得分。F1分数为我们提供了精确度和查全率的调和平均值。在下面我们可以看到公式。 ?...重要的是要知道，当我们使用不平衡的二进制分类数据集时，F1分数比准确度更好。 无论如何，我们可以从sklean指标中导入分类报告，该报告为我们提供了F1得分以及所有指标，例如精度和召回率。 ?
精确率可以作为分类器准确率的度量之一，低的精确率也暗示着存在大量误判的正例。 预测结果都为不复发时，精确度为0 /（0 + 0）= 0，精确率0%。...从精确度来看，CART是一个更好的模型，也可以看到虽然预测全部为复发时的准确率较低，但是在精确率上它更占优势。而CART和全部预测为会复发的模型之间准确度的差异可以从两者误判的正例数量占比来解释。...F1得分 F1分数的计算公式为 2((precisionrecall)/(precision+recall))，也被称作F分数或者F度量。换言之，F1分数是综合考量精确率和召回率的结果。...如果我们综合精确率和召回率来选择模型的话，F1分数表明了我们设计的模型一定要超越预测结果均为会复发时的F1分数，可以看出CART模型的预测能力并没有达到这一要求。...通过实例，我们可以知道混淆矩阵将预测结果根据错误的不同类别做了进一步的分解，以此来描述未预见的数据集预测中的错误，文中还提到了衡量模型的精确率（准确性）和召回率（完备性），以及两者折衷的结果——F1分数
本文就举例介绍了分类任务中的其他度量标准，首先介绍一些相关概念：精确度、召回率、F1分数、TRP和FPR等。另外包括两种可视化方法：混淆矩阵和ROC曲线。...F1 score是精确度和召回率的调和平均值（harmonic mean），其考虑了以下等式中的两个度量： ? 我们使用调和平均值而不是简单平均值，因为它会惩罚极端值。...精度为1.0且召回率为0.0的分类器的简单平均值为0.5，但F1分数为0。F1分数给出了两种测量值的相同权重，并且是一般Fβ度量的具体示例，其中β可以调整为给予召回或精确度更多的权重。...又称“查全率”； • Precision精确度：分类模型仅返回相关实例的能力，也称准确率 • F1 score：使用调和平均值结合召回率和精确度的单一度量 可视化召回和精确度 • Confusion matrix...我们将在0.5的阈值处对召回率，精确度，真正类率（TPR）与负正类率（FPR）进行一次样本计算。 首先我们得到混淆矩阵： ? 我们可以使用矩阵中的数字来计算召回率，精度和F1分数： ?
概括：提供真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的详细分类。深入了解每个类别的模型性能，有助于识别弱点和偏差。作为计算各种指标的基础，例如精确度、召回率、F1 分数和准确度。...然而，它应该与其他指标结合起来，因为高召回率可能会以牺牲不平衡数据集的精度为代价。1.6 F1-分数 F1 分数是精确率和召回率的调和平均值，提供了平衡两者的单一指标。...F1 分数的公式如下：当误报和漏报同样重要并且您寻求精确率和召回率之间的平衡时，F1 分数非常有用。 概括：F1-Score 平衡精确度和召回率：当误报和漏报都很重要时很有用。...这样不仅可以揭示模型的长处和短板，还能为模型的优化提供方向。例如：分类任务：同时考虑精确度、召回率和F1分数，可以帮助您在误报和漏报之间找到一个平衡点。...具体到每个指标，我们讨论了：分类指标：介绍了分类任务中的基本概念，如真正例、假正例、真反例、假反例，以及衡量这些分类结果的准确度、混淆矩阵、精确度、召回率、F1分数和AUC。
在这篇文章中，我将讨论召回率和精确度的缺点，并说明为什么敏感性和特异性通常更有用。...召回率和精确度的缺点 使用召回率和精度评估模型不会使用混淆矩阵的所有单元。回忆处理的是真实的肯定和错误的否定，而精度处理的是真实的肯定和错误的肯定。...可以将精度定义为 精度和召回率通常归纳为一个单一的数量，即F1得分 ： F1在[0,1] [0,1]范围内，对于分类器，将最大化精度和召回率，将为1。...请注意，报告的平衡精度绝对高于F1分数。这是因为由于来自否定类的大量丢弃观察，这两种算法的特异性都很高。由于F1分数不考虑真阴性的比率，因此精确度和召回度比敏感性和特异性更适合此任务。...尽管敏感性和特异性通常表现良好，但精确度和召回率仅应在真正的阴性率不起作用的情况下使用。
本文整理介绍了7种最常用的机器学习算法衡量指标：分类精度、对数损失、混淆矩阵、曲线下面积、F1分数、平均绝对误差、均方误差。相信阅读之后你能对这些指标有系统的理解。 ?...当在60％A级样品和40％B级样品的测试集上采用相同的模型时，测试精度将下降到60％。分类准确度很重要，但是它有时会带给我们一种错觉，使我们认为模型已经很好。...表示样本i是否属于类别j ? 表示样本i属于类j的概率 对数损失的值没有上限，它取值于[0，∞）范围内。对数损失接近0表示其有高的准确性，而如果对数损失远离0则表明准确度较低。...F1 分数 ---- F1分数用于衡量测试的准确性 F1分数是精确度和召回率之间的调和平均值（Harmonic Mean）。 F1分数的范围是[0，1]。...高精度和低召回率，会带来高的精度，但也会错过了很多很难分类的实例。 F1得分越高，我们模型的表现越好。 在数学上，它可以表示为： ? F1分数试图找到精确度和召回率之间的平衡。
模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分，用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵，准确性，精度，召回率和F1分数。...基于混淆矩阵，可以计算许多其他评估指标，例如准确度、精确度、召回率和F1分数。...从公式中可以看到，它主要是计算模型捕获了多少实际的Positive，也就是Positive的占比，所以Recall又被称作查全率 F1 Score F1分数是一个在精确度和召回率之间取得平衡的指标，为模型的性能提供了一个全面的衡量标准...它是查准率和查全率的调和平均值，计算公式为: F1分数很重要，因为它提供了精确率和召回率之间的折衷。...当你想在准确率和召回率之间找到平衡时，或者说针对一般的应用可以使用F1 Score 总结 本文对混淆矩阵、准度、精度、召回率和F1分数进行了详细的介绍，使用这些指标可以很好地评估和增强模型的性能。
为了让加深我们印象，这里我们把直接放上关于精确率和召回率的解释，如果大家忘记的话，以后不妨来多看看 精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...最大化精度将最小化假阳性错误，而最大化召回将最小化假阴性错误。 的F值被计算为的精确度和召回的调和平均，每一种有相同的加权。...No Precision or Recall: p=0.000, r=0.000, f=0.000 最好情况 相反，完美的预测将导致完美的精确度和召回率，进而获得完美的 F 度量，例如： # best...Perfect Precision and Recall: p=1.000, r=1.000, f=1.000 50% 准确率，100%召回 不可能有完美的精确度而没有召回，或者没有精确度和完美的召回。...Fbeta 度量是 F 度量的抽象，其中调和均值计算中的精度和召回率的平衡由称为beta的系数控制。
矩阵的每个单元格则包含了在该实际类别和预测类别下的样本数量。通过混淆矩阵，我们不仅可以计算出诸如准确度、精确度和召回率等评估指标，还可以更全面地了解模型在不同类别上的性能。...G-Measure与Fβ分数 除了常用的F1分数之外，还有其他一些用于平衡精确度和召回率的指标，如G-Measure和Fβ分数。...（Accuracy）、精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1-Score）。...但更重要的是，由于这是一个医疗诊断问题，FN（假负率）可能意味着漏诊，这是不能接受的。因此，在这种情况下，我们可能需要更关注召回率或者F1分数，而不仅仅是准确度。...通过矩阵，我们不仅可以量化模型的好坏，还能深入理解模型在各个方面（如准确度、精确度、召回率等）的表现。
3、Precision：精确率，混淆矩阵计算得出，P = TP/（TP+FP） 4、Recall：召回率，R = TP/（TP+FN） 5、Accuracy：准确率，accuracy = （TP+TN）...标记正确的像素占总像素的比例）：表示检测物体的准确度，重点判断标准为是否检测到了物体 IoU只是用于评价一幅图的标准，如果我们要评价一套算法，并不能只从一张图片的标准中得出结论。...6、AP（Average Precision）：平均精度，每个类别的精确率求平均 7、AR（Average Recall）：平均召回率，每个类别的召回率求平均 8、MPA（mean pixel accuracy...（极值和均值），精确度（如下） Pixel Accuracy(PA，像素精度)：这是最简单的度量，为标记正确的像素占总像素的比例。...在以上所有的度量标准中，MIoU由于其简洁、代表性强而成为最常用的度量标准，大多数研究人员都使用该标准报告其结果。
下面是一个混淆矩阵的示例： - 预测为正例 预测为负例 实际为正例 TP FN 实际为负例 FP TN 这些数据可以用于计算许多其他评价指标，例如精度、召回率和F1分数。 3....召回率 (Recall) 召回率（也被称为查全率，灵敏度，真阳性率或者命中率）是正确预测的正例占所有实际为正例的比例。...F1 分数 (F1 Score) F1 分数是精度 和召回率的调和平均值，它试图在这两个指标之间找到平衡。...如果只关注精度或召回率，可能会对模型性能产生误导，而F1分数则提供了一种方式来同时考虑这两个指标。...F1 分数的计算公式是： F1 分数 = 2 * (精度 * 召回率) / (精度 + 召回率) 在处理不平衡数据集时，F1分数通常比准确度更有用，因为它考虑了假阴性和假阳性的影响。 10.
spm=1001.2014.3001.5503 训练结束后会生成一些图表： 输出文件说明： F1-置信度曲线 (BoxF1_curve.png) 观察方法: F1分数是模型准确度的度量，结合了精确度和召回率...精确度-召回率曲线 (BoxPR_curve.png) 观察方法: 该曲线展示了精确度与召回率之间的权衡。理想的模型应在高精确度和高召回率处达到平衡。通常查看曲线下面积来评估模型整体性能。...理想的置信度阈值通常是召回率较高，但置信度不过低的点。 混淆矩阵 (confusion_matrix.png) 观察方法: 查看矩阵的对角线，对角线上的数值越高表示分类结果越准确。...精确度-召回率曲线 (Precision-Recall Curve) (MaskPR_curve.png) 如何观察理解: 此图表展示了在不同召回率水平上模型精确度的变化。...蓝色的线表示所有类别的平均精确度。曲线下的面积（AUC）越大，模型性能越好。理想状态是曲线靠近右上角，即高召回率和高精确度。
准确性 准确度是其字面意思，表示模型的准确度。...精度和召回率 精度： 这是真实阳性率（TP）与阳性预测总数的比率。基本上，它告诉我们您的正面预测实际上是正面多少次。 ? 回想一下： 它不过是TPR（上文所述的“真阳性率”）。...F度量： 精确度和查全率的谐波平均值。 ? 为了理解这一点，让我们看这个例子：当您在百度中查询时，它返回40个页面，但是只有30个相关。但是您的朋友告诉您，该查询共有100个相关页面。...所以它的精度是30/40 = 3/4 = 75％，而召回率是30/100 = 30％。因此，在这种情况下，精度是“搜索结果的有用程度”，召回率是“结果的完成程度”。...摘要 因此，简而言之，您应该非常了解您的数据集和问题，然后您始终可以创建一个混淆矩阵，并检查其准确性，精度，召回率，并绘制ROC曲线，并根据需要找出AUC。
F1 评分 F1评分是一个综合性的评价指标，旨在在准确率和召回率之间寻求平衡。...它实际上是准确率和召回率的调和平均值，将这两个指标合并为一个单一的分数，从而提供了一种同时考虑假阳性和假阴性的评估方式。 在许多实际应用中，我们往往需要在准确率和召回率之间做出权衡。...因此，当你需要一个指标来综合考虑准确率和召回率，并且不希望偏袒其中一个指标时，F1评分是一个非常有用的工具。...AUC值介于0和1之间，越接近1表示模型的辨别能力越强。一个高的AUC分数意味着模型能够很好地区分正样本和负样本，即模型对于正样本的预测概率高于负样本的预测概率。...F1值：精确率和召回率的调和平均值，同时考虑了精确率和召回率。
常用的分类问题衡量标准以下是一些常用的分类问题性能衡量标准：准确度（Accuracy）：准确度是最简单的性能衡量标准之一。它表示模型正确分类的样本数与总样本数之比。...适用情况：当假负例的成本很高时，召回率是一个关键的性能度量，例如，安全检测中。F1分数（F1 Score）：F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它可以平衡精确率和召回率之间的权衡关系。...适用情况：在需要同时考虑精确率和召回率的情况下，F1分数是一个有用的度量标准。...根据情境选择适当的性能度量在选择性能度量标准时，需要考虑问题的具体情境和目标。不同的问题可能需要不同的度量标准。...此外，有时候需要综合考虑多个性能度量标准。例如，使用F1分数来平衡精确率和召回率，或者使用ROC曲线和AUC来评估模型在不同阈值下的性能表现。
5.2 精确度-召回率曲线（Precision-Recall曲线） 我们的项目中样本和类别不平衡，精确度-召回率度量是预测成功的一个十分有用的度量。...精确度是我们模型检测感兴趣对象的能力，召回率是我们的模型可以找到我们感兴趣对象的所有相关边界框的能力。从精确度和召回率的公式可以看出精确度不会随着召回率的降低而降低。...精确度和召回率曲线：展示了针对不同阈值，精确度和召回率之间的权衡。...[AP=∑n(Rn−Rn−1)Pn ]其中，Pn和Rn是在第n个阈值处的精确度和召回率，根据上面的公式，AP是每个阈值在所有召回率上的平均精度。...SSD_Resnet50可以以非常低的准确度分数检测枪支和扳手却漏检了刀和扳手。
本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标：精确度和召回率，然后详细讲解了目标检测领域最常用的度量指标——均值平均精度（mAP），并图解了给定边界框的正确性的度量标准IoU – 交并比。...这种性能是使用各种统计数据 - 准确度，精确度，召回率等来衡量的。选择的性能度量通常是针对您的特定应用和使用情况来定。而对于每个应用程序来说，找到可用于客观比较模型的度量标准至关重要。...例如，在二元分类中，精确度和召回率是一个简单直观的统计量。 目标检测另一方面是一个相当不同的...有趣的问题。...如前所述，模型的分类和定位都需要进行评估。 因此，在图像分类问题中使用的精度的标准度量不能直接应用于此。 这就是mAP（均值平均精确度）出现的地方。...为了用一个单一的数字来表示一个模型的表现（一个度量来统一它们），我们取所有类的平均精度值的平均值。 这个新的价值，是我们的均值平均精度 - MAP！ （非常有创意地命名，我必须说） ?
在这里样本的取样结果质量有几个关键的指标：正确率、精确度、召回率和F1分数。...一般而言精确度和召回率应该是负相关的，如果两个值都低说明算法有了问题了，这里提出了F0.5分数、F1分数、F2分数、F3分数等指标。用的最多的是F1分数。...Fn分数（F1Score）=(1+n2)×精度×召回率×2 / (n2×精确度+召回率) 所以： F0.5分数（F0.5Score）=1.25×精度×召回率/ (0.25×精度+召回率)； F1分数（F1...Score）=2×精度×召回率/ (1×精度+召回率)； F2分数（F1 Score）=5×精度×召回率/ (4×精度+召回率)。...P-R（Recall-Precision）曲线 横坐标为，纵坐标为召回率，纵坐标为精确度。 ? 如何选择ROC和P-R曲线 在很多实际问题中，正负样本数量往往很不均衡。
精确度衡量的是模型所做的所有正面预测中正观察的比例，而召回率衡量的是所有实际正观察中正预测的比例。F1分数是精度和召回率的调和平均值，通常用作总结二元分类器性能的单一指标。...F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) 在模型必须在精度和召回率之间做出权衡的情况下，F1分数比单独使用精度或召回率提供了更细致的性能评估...二元分类模型的最佳阈值是通过找到在精度和召回率之间平衡的阈值来确定的。这可以通过使用评估指标来实现，例如F1分数，它平衡了准确性和召回率，或者使用ROC曲线，它绘制了各种阈值的真阳性率和假阳性率。...精度高意味着假阳性的数量低，而召回率高意味着假阴性的数量低。对于给定的模型，通常不可能同时最大化精度和召回率。为了进行这种权衡，需要考虑问题的特定目标和需求，并选择与它们相一致的评估度量。...F1-Score:精密度和召回率的调和平均值。 Mean Average Precision (MAP):一个推荐系统的整体用户的平均精度的度量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
