目录 混淆矩阵 准确率 精确率 召回率 P-R曲线 F1 score 参考资料 分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、...precision_score(y_true, y_pred, average=None)) # [0.66666667 0. 0. ] 直接看函数接口和示例代码还是让人有点云里雾里的，我们这里先介绍两个与多分类相关的概念...召回率直观地说是分类器找到所有正样本的能力. 召回率最好的值是1，最差的值是0....P-R曲线 评价一个模型的好坏，不能仅靠精确率或者召回率，最好构建多组精确率和召回率，绘制出模型的P-R曲线。 下面说一下P-R曲线的绘制方法。P-R曲线的横轴是召回率，纵轴是精确率。...F1 score可以解释为精确率和召回率的加权平均值. F1 score的最好值为1，最差值为0. 精确率和召回率对F1 score的相对贡献是相等的.
在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ ...精确率(precision),召回率(Recall)与特异性(specificity) 精确率（Precision）的定义在上图可以看出，是绿色半圆除以红色绿色组成的圆。...严格的数学定义如下： \(S = \frac{TN}{FP + TN }\) 有时也用一个F1值来综合评估精确率和召回率，它是精确率和召回率的调和均值。...当精确率和召回率都高时,F1值也会高。...以精确率为y轴，以召回率为x轴，我们就得到了PR曲线。仍然从精确率和召回率的定义可以理解，精确率越高，召回率越高，我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的PR曲线越靠近右上越好。
文章目录 精确率与召回率 F1度量 ROC与AUC 精确率与召回率 ---- 精确率（Precision）与召回率（Recall）是分类任务中的常用指标，首先需要知道混淆矩阵。...R=\frac{TP}{TP+FN} 由于总数是固定的，精确率越高则召回率越低，反之亦然，也就是说两者是矛盾的，难以两全其美。...以 P 为纵坐标， R 为横坐标，构建P-R图，如果一个模型A的P-R曲线完全包住模型B，自然模型A比模型B更优，其精准率和召回率都大于B。...但如果出现模型A的精确率比模型B好，而模型B的召回率又比模型A好，即P-R图中出现交点，此时就不好判断两个模型孰优孰劣了，各有千秋。 此时可以综合考虑精确率和召回率，定义F1度量。...类似的，可以计算宏精准率（macro-P）、宏召回率（macro-R）。
准确率 (Accuracy) 准确率是指有在所有的判断中有多少判断正确的，即把正的判断为正的，还有把负的判断为负的；总共有 TP + FN + FP + TN 个，所以准确率：(TP+TN) / (TP...召回率 (Recall) 召回率是相对于样本而言的，即样本中有多少正样本被预测正确了，这样的有TP个，所有的正样本有两个去向，一个是被判为正的，另一个是错判为负的，因此总共有TP+FN个，所以，召回率
精确率与召回率 ---- 精确率（Precision）与召回率（Recall）是分类任务中的常用指标，首先需要知道混淆矩阵。...R=\frac{TP}{TP+FN} 由于总数是固定的，精确率越高则召回率越低，反之亦然，也就是说两者是矛盾的，难以两全其美。...以 P 为纵坐标， R 为横坐标，构建P-R图，如果一个模型A的P-R曲线完全包住模型B，自然模型A比模型B更优，其精准率和召回率都大于B。...但如果出现模型A的精确率比模型B好，而模型B的召回率又比模型A好，即P-R图中出现交点，此时就不好判断两个模型孰优孰劣了，各有千秋。 此时可以综合考虑精确率和召回率，定义F1度量。...当然了，在实际应用场景中，可能对精确率和召回率有偏重，可以乘以加权权重 \beta 。 推广到多分类任务中，由于混淆矩阵是对应正反两个类别的，而多分类中类别大于2。
上一节讲了当遇到偏斜类的时候，如何对算法效果进行评价，使用查准率和召回率。在很多实际应用中，我们还希望能在查准率和召回率间进行权衡，使得两个指标都取得不错的结果。...权衡查准率和召回率的例子 还是用逻辑回归来进行癌症分类的例子，如下图。图中右上角框起来的是上节讲的“查准率”和“召回率”的定义公式，忘了的可以翻翻上一节的内容。 ?...我们就搞两个模型，一个是高查准率、低召回率的；一个是高召回率、低查准率的。 ? 对于大多数回归模型，你更改这个临界值（threshold）会改变查准率、召回率。...一种办法，算查准率P和召回率R的均值，如下图。...而到底怎样的查准率、召回率的取值比较好，可以使用F1值进行权衡。 又或者，可以同时两个模型并存：（1）高查准率、低召回率；（2）高召回率，低查准率。
机器学习（十三）——交叉验证、查准率与召回率 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、样本集使用方案 1、测试集 为了验证系统设计的是否准确，通常需要预留10%-20%的样本集，作为测试集，校验模型的准确率...五、误差分析 误差分析有三种方式：精确度（accuracy）、查准率（precision）、召回率（recall）。 1、精确度 精确度很容易知道，即精确度=预测正确数量/总预测数量。...现在，如果根据特征值x来预测y=1，精确度是99%，即存在1%的误差。对于这种情况下，这个1%的误差其实非常大，因为其本身发生的概率才0.05%。 为了弥补这个情况，则引入查准率和召回率的概念。...2、正例与反例 为了明确查准率和召回率，需要先说正例和反例的概念，一共有四个名词：真正例（true positive，简称TP）、真反例（true negative，TN）、假正例（false positive...3、召回率 召回率，表示的是真正例占所有实际结果是正例的比例，即召回率=TP/(TP+FN)，其衡量的是算法找出正确结果的能力。其中FN是假反例，也即实际上是正例。 ?
可以对照这个图，看一下准确率，精度，和召回率的定义。 右上角是准确率的公式。...我们根据召回率这个名字，可以考虑一个，召回的例子。...精度—召回率 之间存在制衡 随着精度的增加，召回率会降低，召回率增加，精度就会降低。 有时如果需要召回率高，就可以接受较低的精度。...F1 score 是对精度和召回率的调和平均，有个公式 如果我们想创建一个具有最佳的精度—召回率平衡的模型，那么就要尝试将 F1 score 最大化。...对每个阈值可以计算相应的 精度 召回率 f1 等指标， ?
在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？...02 精确率,召回率与特异性 精确率（Precision）的定义在上图可以看出，是绿色半圆除以红色绿色组成的圆。...严格的数学定义如下： S=TN/(FP+TN) 有时也用一个F1值来综合评估精确率和召回率，它是精确率和召回率的调和均值。当精确率和召回率都高时,F1值也会高。...如果β>1, 召回率有更大影响，如果β率有更大影响。自然，当β=11的时候，精确率和召回率影响力相同，和F1形式一样。...以精确率为y轴，以召回率为x轴，我们就得到了PR曲线。仍然从精确率和召回率的定义可以理解，精确率越高，召回率越高，我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的PR曲线越靠近右上越好。如上图右图所示。
分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating...Characteristic Curve）等 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1-score进行讲解 混淆矩阵 ?...Micro，注重样本量少的类时用Macro 如果Macro>>Micro的值，那么检查样本量多的类来确定指标表现差的原因 如果Micro>>Macro的值，那么检查样本量少的类来确定指标表现差的原因 召回率...召回率指实际为正的样本中，预测也为正的样本 占 实际为正的样本的比例。...Recall和Precision只有计算公式不同，它们average参数的计算方式都是相同的，这里不再赘述 F1-score F1-score是精确率和召回率的加权平均值，计算公式为 $$ F1-score
准确率和召回率的计算 准确率是预测正确数量 / 总数量 精确率(precision)是针对预测结果而言,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本.预测为正有两种可能,一种就是把正类预测为正类(...TP),另一种就是把负类预测为正类(FP),P = TP / (TP + FP) 召回率(recall)是针对原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。...R = TP / (TP + FN) 精确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300...那么，这些指标分别如下： 正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回率 = 700 / 1400 = 50% F值 = 70% \* 50% \* 2 / (70% +...50%) = 58.3% F值 = 精确率 * 召回率 * 2 / (精确率 + 召回率) 对于多分类或者n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率(precision)和查全率(recall) 1.一种直接的做法是现在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率
理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall） 正样本 负样本 预测正例 TP FP 预测反例 FN TN TN，预测是负样本，预测对了 FP，预测是正样本，预测错了...FN，预测是负样本，预测错了 TP，预测是正样本，预测对了 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。...大白话就是“ 你预测为正例的里面有多少是对的” 而召回率是针对我们原来的正样本而言的，它表示的是正例样本中有多少被预测正确了。...大白话就是“正例样本里你的预测覆盖了多少” 准确率是针对我们原来所有样本而言的，它表示的是所有样本有多少被准确预测了 R=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) image.png 在信息检索领域...，精确率和召回率又被称为查准率和查全率， 查准率＝检索出的相关信息量 / 检索出的信息总量 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量
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。...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。...召回率(Recall) ＝ TP / (TP + FN) = 40/70 = 57.14% 。它表示：样本中的正例有多少被预测正确了， 它是针对我们原来的样本而言的。Recall又称为查全率。...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...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。
本小节根据混淆矩阵工具计算精准率以及召回率。最后通过例子说明精准率和召回率在评价极度有偏的数据的分类任务上比准确率更好。 精准率&召回率 上一小节介绍了在分类任务中非常重要的工具混淆矩阵。...总的来说对于这种有偏数据的分类问题，通常将类别1作为我们关注的那个事件，精准率就是算法预测为我们关注的事件（预测值为1），算法预测正确的概率。 与精准率相对应的另外一个指标叫做召回率。 ?...下面是网上一个能够更好的说明精准率和召回率的图示。如果只看混淆矩阵不能清晰理解这两个指标的话，可以借助下面的图来理解。 ?...这就是精准率和召回率的不同，在这里对于精准率和召回率来说，关键在于分母不同，由于分母不同，相应指标的解读也就不一样。 为什么精准率和召回率比准确率更好？...虽然这样的一个预测算法准确率能够达到99.9%，但是与之对应的精准率和召回率都是最低值0。
参考：精确率和召回率 @菜鸟瞎编 评论精选：确实是这样的，真的怀疑定义这个的人脑子有坑，你说他第一个是 预测值，第二个是 真值 不好吗，本来一个很简单的问题，搞得这么复杂。...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。...那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是 P=TPTP+FPP=\frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP 而召回率是针对我们原来的样本而言的
本小节主要介绍两个精准率-召回率曲线，其中一个是横坐标为选定的阈值，里面的两根曲线分别为对应阈值下的精准率和召回率，通过这个图可以帮助我们非常好的来选取我们想要的那个阈值。...在上一小节中，通过观察调整阈值与精准率和召回率的变化关系，可以看出精准率和召回率是相互牵制相互平衡的两个指标： 当精准率升高的时候，召回率就会不可避免的降低； 当召回率升高的时候，精准率也会不可避免的降低...另外一个图就是x轴是精准率而y轴是召回率。...这个图反映了精准率和召回率之间平衡的变化关系，那么对于这样的一个图，通常都会有一个曲线急剧下降的点，那么急剧下降的点通常很有可能就是我们精准率和召回率达到一个非常好的平衡点。...通过上面的图可以看到这个最好的平衡点对应的精准率和召回率是多少，进一步可以来选择精准率和召回率达到平衡时的阈值。
理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall） 正样本 负样本 预测正例 TP FP 预测反例 FN TN TN，预测是负样本，预测对了 FP，预测是正样本，预测错了...FN，预测是负样本，预测错了 TP，预测是正样本，预测对了 1、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。...那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是 大白话就是“ 你预测为正例的里面有多少是对的” 2、召回率是针对我们原来的正样本而言的，它表示的是正例样本中有多少被预测正确了...大白话就是“正例样本里你的预测正确了多少” 3、准确率是针对我们原来所有样本而言的，它表示的是所有样本有多少被准确预测了 R=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 在信息检索领域，精确率和召回率又被称为查准率和查全率
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。...敏感性（召回率），精确度（阳性预测值，PPV）和特异性（真阴性率，TNV）的定义如下： 灵敏度确定正确预测来自阳性分类的观察结果的速率，而精度则表明正确预测预测的正确率。...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。...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。
精确率与召回率 精确率 指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的比例 召回率 指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例 在排序问题中，通常先返回Top N 结果，再计算它们的Precision...可以对照这个图，看一下准确率，精度，和召回率的定义。 右上角是准确率的公式。...我们根据召回率这个名字，可以考虑一个，召回的例子。...精度—召回率 之间存在制衡 随着精度的增加，召回率会降低，召回率增加，精度就会降低。 有时如果需要召回率高，就可以接受较低的精度。...这个系列并不只是根据书本画个思维导图，除了用导图的形式提炼出精华，还会对涉及到的重要概念进行更深度的解释，顺便也梳理一下机器学习的知识体系。
其中特征转换倾向于采用条件概率编码（CP-coding），评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall），通常偏向于高召回率。...当评估模型准确率和召回率的时候分配合适的权重值是相当重要的。 此外，因为我们可能会使用下采样以减少观测样本的数量，所以我们还需要调整模型占采样过程的准确率和召回率。...评估准确率和召回率 对于模型评估的两种主要的评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall）。在我们的例子当中，准确率是预测结果为反面角色中被正确预测为反面角色的比例。...召回率计算：在所有原本就是反面人物中，模型正确预测的比例，即TP / (TP + FN）。 通过观察可以看出，尽管准确率和召回率的分子是相同的，但分母不同。...通常在选择高准确率和高召回率之间总有一种权衡。这要取决于构建模型的最终目的，对于某些情况而言，高准确率的选择可能会优于高召回率。然而，对于欺诈预测模型，通常要偏向于高召回率，即使会牺牲掉一些准确率。
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