图解精度和召回率

下面这个图表示了精度和召回率这两个指标，主要用在于分类问题中。

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例如有一个二分类问题的算法。

图中的圆圈里面代表算法判定为正的一些样本。

圆圈的外面代表算法判定为负的一些样本。

但实际上算法它是会有一些东西误判的。

例如方形的左边一半，是实际上为正的样本。右边一半，是实际上为负的样本。那除了算法判断正确的，以外，就是判断错误的样本。

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。意思就是，算法的所有预测结果中，预测正确的有多少

左下角为 precision 精度 查准率就是对于所有机器判定为正的里面，有多大的比例是真的正样本

右下角为 recall 召回率 查全率，顾名思义，就是实际的正样本中，有多大比例被检出了

在图中有标记，阴阳，真假。

真/假 阴/阳性中，阴阳性是指的分类器的判断结果是阴性还是阳性，而真假指代的是是否和真是答案相符

不同的问题，他需要用的指标，希望达到的目标是不一样的。

我们根据召回率这个名字，可以考虑一个，召回的例子。

例如有一个汽车公司，他们有一些车发现有问题，

于是就要召回，他们告诉了车主判断问题的方法，

有些车是真的有问题，但是车主没判断出来，

有些车没问题，但车主认为有问题，

这个时候公司就要计算一下召回率，看有问题的车被召回了多少。

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。

如果我们想要找到精度和召回率的最佳组合，我们可以使用 F1 score 来对两者进行结合。

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。

在实际应用时，因为是分类算法，会有一个阈值，当结果高于这个阈值时为一类，低于这个阈值时为另一类。

对每个阈值可以计算相应的 精度 召回率 f1 等指标，

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通过更改阈值，这些指标都会变化，

如果想要精度和召回率平衡，可以选择最大化 F1 score 时候的阈值

例如上图，基于 F1 score，整体最佳的模型出现在阈值为 0.5 的地方。

如果我们想要在更大程度上强调精度或者召回率，我们可以选择这些指标上最佳时对应的模型。