混淆矩阵中T、F、P、N的含义: T:真,F:假,P:阳性,N:阴性 然后组合: TP:真阳性 TN:真阴性 FP:假阳性 FN:假阴性
你认为对的中,有多少确实是对的,所占的比率: 例如:你预测 对的有 10(TP+FP)个,其中8个确实是对的,则 精确率 80%
你认为对的:即预测值为1的数量=TP+FP
有多少确实是对的:TP
Precision=TP/(TP+FP)
本来是对的中,你召回了多少对的,所占的比率 : 例如:应该有 10 个是对的,但是你只猜中了 7(TP+FN)个,则 召回率 70%
本来是对的:即真实值为1的数量=TP+FN
你召回了多少对的:TP
Recall=TP/(TP+FN)
精确率越高越好,召回率越高越好。
下边式子(2)可以由式子(1)推导出来
从(1)看出,Recall不变时,Precision越大,1/Precision越小,从而F1越大。
同理: Precision不变时,Recall越大,1/Recall越小,从而F1越大。
本文内容转自知乎 惊天小蚂蚁 精确率,召回率,F1值的通俗解释
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