行人检测精度图
来源:互联网 发布:linux svn命令 用户名 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 00:26
Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);
查准与召回(Precision & Recall)
Precision & Recall
先看下面这张图来理解了,后面再具体分析。下面用P代表Precision,R代表Recall
通俗的讲,Precision 就是检索出来的条目中(比如网页)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。
下面这张图介绍True Positive,False Negative等常见的概念,P和R也往往和它们联系起来。
我们当然希望检索的结果P越高越好,R也越高越好,但事实上这两者在某些情况下是矛盾的。比如极端情况下,我们只搜出了一个结果,且是准确的,那么P就是100%,但是R就很低;而如果我们把所有结果都返回,那么必然R是100%,但是P很低。
因此在不同的场合中需要自己判断希望P比较高还是R比较高。如果是做实验研究,可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析(我应该会在以后介绍)。
F Measure
前面已经讲了,P和R指标有的时候是矛盾的,那么有没有办法综合考虑他们呢?我想方法肯定是有很多的,最常见的方法应该就是F Measure了,有些地方也叫做F Score,都是一样的。
F Measure 是Precision和Recall加权调和平均:
F1-Measure
当参数β=1时,就是最常见的F1-Measure了:
F1 = 2P*R / (P+R)
分类: IR,Rcs,Machine Learning
标签: Precision, Recall, F measure
定义参考:http://www.cnblogs.com/ywl925/archive/2013/08/17/3263987.html
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