二元分类中精确度precision和召回率recall的理解
来源:互联网 发布:网络机顶盒能看外国台 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 12:43
精确度(precision) 是二元分类问题中一个常用的指标。二元分类问题中的目标类
别只有两个可能的取值, 而不是多个取值,其中一个类代表正,另一类代表负,精确度就
是被标记为“正”而且确实是“正”的样本占所有标记为“正”的样本的比例。和精确度
一起出现的还有另一个指标召回率(recall)。召回率是被分类器标记为“正”的所有样本
与所有本来就是“正”的样本的比率。
比如,假设数据集有 50 个样本,其中 20 个为正。分类器将 50 个样本中的 10 个标记为
“正”,在这 10 个被标记为“正”的样本中,只有 4 个确实是“正”(也就是 4 个分类正
确), 所以这里的精确度为 4/10=0.4,召回率为 4/20=0.2。
阅读全文
0 0
- 二元分类中精确度precision和召回率recall的理解
- 召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy
- 通用算法(ML,DL)分类判定指标:召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy等
- 召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标
- 召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指
- 召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标
- 召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标
- 召回率Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、F值
- 准确率Accuracy,精确度Precision,召回率Recall,F1值
- 准确率和召回率(precision&recall)
- 模式识别 - 查准率(Precision) 和 召回率(Recall)
- Precision和Recall(召回率)
- 准确率(precision)和召回率(recall)
- 机器学习中分类器的评价指标:召回率(recall), 精度(precision), 准确率(accuracy), F1分数(F1-score)
- 多分类问题中查全率和查准率的理解(Precision-Recall)
- recall和precision的理解
- 【机器学习理论】第6部分 准确率Accuracy,精确度Precision,召回率Recall,F-Score
- 分类模型的精确率(precision)与召回率(recall)(Python)
- 1060. 爱丁顿数(25)
- 选修课程:光电显示技术概要(2017)
- synchronized 同步方法中静态与非静态的区别
- 古代荀子也懂AI?达芬奇的手术机器人有多神奇? 听浙大吴飞扒一扒人工智能的“古今中外”!
- 中断、异常与系统调用
- 二元分类中精确度precision和召回率recall的理解
- leetcode 198-House Robber
- 机器学习应该准备哪些数学预备知识?
- 【数据库】6数据备份还原,日志,性能优化
- 盘点记录自己学习过程中的难点,跳过的知识点
- java程序员的大数据之路(11):MapReduce的连接
- 使用python下载NCDC数据
- 图像处理-矩阵变换
- 关键字final在java中的运用