获取精确度和召回率为0，准确率约为98%

的情况可能是由于数据集的不平衡导致的。在机器学习和数据挖掘领域，精确度、召回率和准确率是评估分类模型性能的重要指标。

精确度（Precision）衡量的是模型预测为正例中真正为正例的比例，计算公式为：精确度 = 真正例 / (真正例 + 假正例)。精确度越高，表示模型预测为正例的样本中真正为正例的比例越高。

召回率（Recall）衡量的是真正为正例中被模型预测为正例的比例，计算公式为：召回率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)。召回率越高，表示模型能够正确识别出更多的正例。

准确率（Accuracy）衡量的是模型预测正确的样本占总样本的比例，计算公式为：准确率 = (真正例 + 真反例) / 总样本数。准确率越高，表示模型整体预测的准确性越高。

在这个问答内容中，获取精确度和召回率为0，准确率约为98%的情况，说明模型在预测正例时存在较高的准确性，但是漏掉了大量的真正为正例的样本，导致召回率为0。这种情况通常发生在数据集中负例样本数量远远大于正例样本数量的情况下。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

数据集平衡化：通过欠采样、过采样或生成合成样本等方法，使得正例和负例样本数量接近，从而提高模型对正例的识别能力。
调整分类阈值：分类模型的输出通常是一个概率值，可以通过调整分类阈值来平衡精确度和召回率。降低分类阈值可以提高召回率，但可能会降低精确度。
使用其他评估指标：除了精确度、召回率和准确率，还可以使用F1值、ROC曲线、AUC等指标来评估模型性能，综合考虑模型的分类效果。
增加正例样本：如果可能的话，可以尝试增加正例样本的数量，以提高模型对正例的学习能力。

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在sklearn中，这样一个表格被命名为混淆矩阵（Confusion Matrix），所以，按照准确率的定义，可以计算出该分类模型在测试集上的准确率为： Accuracy = 80% 即，该分类模型在测试集上的准确率为...则该模型的准确率为98%，因为它正确地识别出来了测试集中的98个狗狗，只是错误的把2个猫咪也当做狗狗，所以按照准确率的计算公式，该模型有高达98%的准确率。可是，这样的模型有意义吗？...根据召回率的计算公式我们可以试想，如果以召回率作为模型评估指标，则会使得模型非常重视是否把1全部识别了出来，甚至是牺牲掉一些0类样本判别的准确率来提升召回率，即哪怕是错判一些0样本为1类样本，也要将...，C模型判别20条样本为1类、80条样本为0类，同样成功识别了唯一的一个1类样本，则各模型的准确率和召回率如下：不难发现，在偏态数据中，相比准确率，召回率对于1类样本能否被正确识别的敏感度要远高于准确率...的判别会趋于保守，只对那些大概率确定为1的样本进行1类的判别，从而会一定程度牺牲1类样本的准确率，在每次判别成本较高、而识别1样本获益有限的情况可以考虑使用精确度 关于召回率和精确度，也可以通过如下形式进行更加形象的可视化展示

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垃圾邮件检测:第2部分

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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。...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。...准确率的提高主要目标是减少整体误报率，精确度的提高主要目标是减少研发人员的误报率，召回率的提高是保证在出厂之前产品的质量的指标，召回率越高，漏报率越低。...如果精确度与召回率比较低，而准确率高，说明研发人员的测试水平存在一定问题，许多缺陷都是用户测试出来的，研发人员漏报了不少Bug；反之，如果召回率比较高，而精确度或准确率低，说明发现了大量无效缺陷，需要对产品业务进行有效地理解...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。

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换句话说，随着我们提高精度，我们降低了召回，反之亦然。 ? ▌结合精确度和召回率 ---- ---- 在某些情况下，我们可能知道我们想要以牺牲另一个度量为代价来最大化召回或精度。...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。...（还有其他一些结合精度和召回率的指标，如精度和召回率的几何平均值，但F1 score是最常用的。）如果我们想创建一个平衡的分类模型，并具有召回和精确度的最佳平衡，那么我们尝试最大化F1 score。...▌可视化精度和召回率 ---- ---- 我已经抛出了一些新的术语，我们将通过一个示例来演示如何在实践中使用它们。在我们到达那里之前，我们需要简要地谈谈用于显示精确度和召回率的两个概念。...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

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下面主要解释下混淆矩阵、准确率、召回率、f1-score等概念。这些概念其实也是模式识别和信息检索里面经常碰到的东西。...Accuracy、Recall、F1-score的含义 准确率和召回率是最常用的评估方法，听上去玄乎其实很简单。 准确率是指对于预测而言，我的预测正确的概率。...比如上面的那个混淆矩阵表示的结果，预测值为０的准确率就是515/(515+80)=0.87。召回率是指对于实际而言，我的实际结果能够被正确预测出来的概率。...比如上面的混淆矩阵中，实际值为０的召回率就是515/(515+34)=0.94 分出这两个判断标准也是有着实际的重要意义的。...相关参考机器学习 F1-Score, recall, precision 召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标 准确率(Accuracy),

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综上所述，虽然准确率是一个简单易懂的评价指标，但在处理不平衡数据集时，我们需要更加谨慎地解释准确率的结果。 2. 精确度 精确度是一个重要的评价指标，它专注于衡量模型对正样本的预测准确性。...与准确率不同，精确度计算的是模型预测为正样本的实例中，实际为正样本的比例。换句话说，精确度回答了一个问题：“当模型预测一个实例为正样本时，这个预测有多少概率是准确的？”...与精确度不同，召回率关注的是模型对实际正样本的查全能力。即使模型对某个正样本的预测概率较低，只要该样本实际上是正样本，并且被模型正确预测为正样本，那么这个预测就会计入召回率的计算中。...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。

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如何通过交叉验证改善你的训练数据集？

现在，评估模型最简单、最快的方法当然就是直接把你的数据集拆成训练集和测试集两个部分，使用训练集数据训练模型，在测试集上对数据进行准确率的计算。当然在进行测试集验证集的划分前，要记得打乱数据的顺序。...假设现在你正在做一个关于垃圾邮件分类的工作，数据集98%都是垃圾邮件，仅2%为有效邮件，在这种情况下，即便是不建立任何模型，直接把所有的邮件都认为是垃圾邮件，你都可以获得98%的准确率。...想象一下，如果一个基于胸部x光线的肿瘤分类模型是用这样的方法让准确率上了98%，并且还将这项技术推向了市场。你将无法想象这将会让多少人从其中丧命。...例如，如果变量 y 是具有值 0 和 1 的二进制分类变量，并且有 10% 的0和90%的1，则 stratify=y 将确保随机拆分时，保证子数据集中具有 10% 的 0 和 90% 的 1。...精确度基本上就是你说的所有相关的东西，而召回率是所有真正相关的东西。换句话说，召回率也称为模型的灵敏度，而精确度称为正预测值。

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22 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：模型指标

但是模型的效果实在是不如人意，哪怕我已经把全部的数据都加进去了，但是模型也只能学会把类别都归为非节点。然而我们用准确率去评估模型的时候，貌似效果还不错，都可以到达99.8%的准确率。...召回率和精确度 由上面的几种情况构成了一个混淆矩阵。其中T和F分布是True和False，N和P表示Negative和Positive。...image.png 有了混淆矩阵，接下来要看两个指标，召回率和精确度。召回率是真阳性同真阳性与假阴性和的比值。从公式上来说就是从公式上可以看出来如果想提高召回率，那就要降低假阴性的数量。...通过召回率和精确度可以观察模型的效果，但是要用这两个指标去衡量不同的模型这时候就有点难度。比如说一个召回率高，一个精确度高，没办法对比，所以这里就把它俩结合一下，才有了F1分数。...F1分数的取值范围是0-1，当得分为0的时候表明模型没有分类能力，得分为1时认为模型超级优秀。对比一下F1得分与取召回和精确度均值或者最小值的区别。

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超强，必会的机器学习评估指标

虽然准确率易于理解和计算，但在类别不平衡的情况下，可能会产生误导。在这种情况下，考虑其他指标是至关重要的。准确率的公式为：概括：易于理解和沟通，并提供对模型性能的简单评估。...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。...对于不平衡的数据特别有用，在这种情况下，需要在精确度和召回率之间进行权衡。偏向于具有相似精度和召回率的模型，这可能并不总是令人满意的。...(y_test, y_pred) # 打印分类报告print(class_report) 这为我们提供了两个类别的准确率、召回率和 F1 分数。

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一文读懂分类模型评估指标

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。...例如在医学诊断模型中，精确度确保只对真正需要治疗的人进行治疗。 Recall 召回率，也称为灵敏度或真阳性率，关注模型捕获所有正类实例的能力。...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。

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python_sklearn库的使用

、召回率、精确度、F1分数、ROC曲线、AUC等指标。...recall = recall_score(y_test, y_pred) #计算召回率 precision = precision_score(y_test, y_pred) #计算精确度 #ROC...准确率：所有样本总被分对的比例 a c c = T P + T N T P + T N + F P + F N acc=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} acc=TP+TN+FP...+FNTP+TN 召回率（灵敏度）：所有正例中被分对的比例 r e c a l l = T P T P + F N recall = \frac{TP}{TP+FN} recall=TP+FNTP...精确度：被分为正例的示例中实际为正例的比例 p r e c i s i o n = T P T P + F P precision = \frac{TP}{TP+FP} precision=TP

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Part4-2.对建筑年代的预测结果进行分析：绘制混淆矩阵、计算分类报告，绘制空间分布

基于上述情况，我们可以定义（召回率、精确度和F1分数）： 2）召回率 (Recall): 概念：召回率衡量了所有真实为正的样本中，被模型正确预测为正的比例。...当我们需要同时考虑召回率和精确度时，F1分数提供了一个综合的评估指标。 4.2 读取预测结果我们将使用sklearn[4]提供的工具来计算混淆矩阵、召回率、精确度和F1分数。...F1得分 (F1-Score): 是准确率和召回率的调和平均值，用于考虑准确率和召回率之间的平衡。例如，"-1944" 类别的 F1得分为 0.91，表现很好。...宏平均 (Macro Avg): 是所有类别的平均准确率、召回率和F1得分。此模型的宏平均精确度、召回率和F1得分都为 0.59。这意味着在所有类别上，模型的平均性能是相对一致的。...加权平均 (Weighted Avg): 考虑到每个类别的样本数量，模型的加权平均精确度、召回率和F1得分都为 0.82。这与总体准确率相符，说明模型在样本数量较多的类别上的性能较好。

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机器学习（十三） ——交叉验证、查准率与召回率

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。...为了弥补这个情况，则引入查准率和召回率的概念。...真正例TP，表示的是实际上是1，而且预测结果也为1。真反例TN，表示的是实际上是0，而且预测结果也为0。假正例FP，表示的是实际上是0，而预测结果是1。...假反例FN，表示的是实际上是1，而预测结果是0。可以理解为，带“真”字的，表示预测结果是对的，即预测结果就是实际结果；带“假”的是预测结果错误的，即真正的结果和预测结果相反。

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机器学习之模型评分

今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分最下面的代码最有用一、错误率与精度（accuracy 准确）错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务...查准率和查全率是一对矛盾的度量.一般来说，查准率高时，查全率往往偏低;而查全率高时，查准率往往偏低。 F1-score，是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。...它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0。 ...随着阈值的变化，就像假设检验的两类错误一样，如下图所示召回率和精确率不能同时提高，因此我们就需要一个指标来调和这两个指标,于是人们就常用F1-score来进行表示： ?...(True Positive Rate，简称TPR) ，也称灵敏度，横轴是"假正例率" (False Positive Rate，简称FPR) ，也称1-特异度，两者分别定义为 print('AUC

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