分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating...Characteristic Curve）等 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1-score进行讲解 混淆矩阵 ?...对于这种情况，此时实际上只有一个样本是预测正确的，因此准确率为0.5 精确率 精确率指模型预测为正的样本中实际也为正的样本 占 被预测为正的样本的比例。...召回率指实际为正的样本中，预测也为正的样本 占 实际为正的样本的比例。...Recall和Precision只有计算公式不同，它们average参数的计算方式都是相同的，这里不再赘述 F1-score F1-score是精确率和召回率的加权平均值，计算公式为 $$ F1-score
理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall） 正样本 负样本 预测正例 TP FP 预测反例 FN TN TN，预测是负样本，预测对了 FP，预测是正样本，预测错了...FN，预测是负样本，预测错了 TP，预测是正样本，预测对了 精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...大白话就是“ 你预测为正例的里面有多少是对的” 而召回率是针对我们原来的正样本而言的，它表示的是正例样本中有多少被预测正确了。...大白话就是“正例样本里你的预测覆盖了多少” 准确率是针对我们原来所有样本而言的，它表示的是所有样本有多少被准确预测了 R=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) image.png 在信息检索领域...，精确率和召回率又被称为查准率和查全率， 查准率＝检索出的相关信息量 / 检索出的信息总量 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量
准确率(Accuracy) ＝ (TP + TN) / 总样本 ＝(40 + 10)/100 = 50%。 定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。...精确率(Precision) ＝ TP / (TP + FP) = 40/60 = 66.67%。它表示：预测为正的样本中有多少是真正的正样本，它是针对我们预测结果而言的。...召回率(Recall) ＝ TP / (TP + FN) = 40/70 = 57.14% 。它表示：样本中的正例有多少被预测正确了， 它是针对我们原来的样本而言的。Recall又称为查全率。...准确率(Accuracy) ＝ (TP + TN) / 总样本 ＝(50 + 20)/100 = 70% 精确率(Precision) ＝ TP / (TP + FP) = 50/60 = 83% 召回率
理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall） 正样本 负样本 预测正例 TP FP 预测反例 FN TN TN，预测是负样本，预测对了 FP，预测是正样本，预测错了...FN，预测是负样本，预测错了 TP，预测是正样本，预测对了 1、精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是 大白话就是“ 你预测为正例的里面有多少是对的” 2、召回率是针对我们原来的正样本而言的，它表示的是正例样本中有多少被预测正确了...大白话就是“正例样本里你的预测正确了多少” 3、准确率是针对我们原来所有样本而言的，它表示的是所有样本有多少被准确预测了 R=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 在信息检索领域，精确率和召回率又被称为查准率和查全率
对数据整体分类准确率高，不代表对奢侈品用户的分类准确率高 方案 可以考虑平均准确率，即计算每个类别下的样本准确率，再求平均 ---- 4....精确率与召回率 精确率 指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的比例 召回率 指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例 在排序问题中，通常先返回Top N 结果，再计算它们的Precision...方案 绘制出模型的 P-R（Precision-Recall）曲线：P-R 曲线的横轴是召回率，纵轴是精确率。...用 F1 score 和 ROC 曲线来综合地反映一个排序模型的性能 ---- 下面对精确率和召回率做一下详细解释 ： 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。...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。
准确率和召回率的计算 准确率是预测正确数量 / 总数量 精确率(precision)是针对预测结果而言,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本.预测为正有两种可能,一种就是把正类预测为正类(...R = TP / (TP + FN) 精确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300...那么，这些指标分别如下： 正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回率 = 700 / 1400 = 50% F值 = 70% \* 50% \* 2 / (70% +...50%) = 58.3% F值 = 精确率 * 召回率 * 2 / (精确率 + 召回率) 对于多分类或者n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率(precision)和查全率(recall) 1.一种直接的做法是现在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率...AFP}\) \(micro-R=\frac{ATP}{ATP + AFN}\) \(micro-F1=\frac{2*micro-P*micro-R}{micro-P+micro-R}\) 如何提高准确率
(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。...此时，就引入FP、FN、TP、TN与精确率(Precision)，召回率(Recall)，准确率(Accuracy)。...(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy) 有了上面的这些数值，就可以进行如下的计算工作了 准确率(Accuracy)：这三个指标里最直观的就是准确率: 模型判断正确的数据...(TP)占数据集中所有正例的比例.FN表示被模型误认为是负例但实际是正例的数据.召回率也叫查全率,以物体检测为例,我们往往把图片中的物体作为正例,此时召回率高代表着模型可以找出图片中更多的物体!..."Recall: "+str(round((tp)/(tp+fn), )) 精确率(Precision)：针对模型判断出的所有正例(TP+FP)而言,其中真正例(TP)占的比例.精确率也叫查准率,还是以物体检测为例
比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标，但是你清楚这些指标的具体含义吗？下面我们一起来看看吧。 1.混淆矩阵 介绍各个指标之前，我们先来了解一下混淆矩阵。...3.精确率 精确率(Precision)是针对预测结果而言的，其含义是在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率，表达式为 ? 精确率和准确率看上去有些类似，但是是两个完全不同的概念。...精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。...4.召回率 召回率(Recall)是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率，表达式为 ? 下面我们通过一个简单例子来看看精确率和召回率。...以精确率还是以召回率作为评价指标，需要根据具体问题而定。 5.F1分数 精确率和召回率又被叫做查准率和查全率，可以通过P-R图进行表示 ? 如何理解P-R(精确率-召回率)曲线呢？
精确率(precision),召回率(Recall)与特异性(specificity) 精确率（Precision）的定义在上图可以看出，是绿色半圆除以红色绿色组成的圆。...严格的数学定义如下： \(S = \frac{TN}{FP + TN }\) 有时也用一个F1值来综合评估精确率和召回率，它是精确率和召回率的调和均值。...当精确率和召回率都高时,F1值也会高。...如果\(\beta>1\), 召回率有更大影响，如果\(\beta<1\),精确率有更大影响。自然，当\(\beta=1\)的时候，精确率和召回率影响力相同，和F1形式一样。...以精确率为y轴，以召回率为x轴，我们就得到了PR曲线。仍然从精确率和召回率的定义可以理解，精确率越高，召回率越高，我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的PR曲线越靠近右上越好。
1、混淆矩阵 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 2、精确率（准确率）： 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) 3、召回率： 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） 4、 F1值： 精确率越高越好，召回率越高越好。...的用法描述: ‘micro’:通过先计算总体的TP，FN和FP的数量，再计算F1 ‘macro’:分别计算每个类别的F1，然后做平均（各类别F1的权重相同） 本文内容转自知乎 惊天小蚂蚁 精确率
另外一个是横坐标为精准率，纵坐标为召回率，用于查看精准率和召回率的平衡点。...在上一小节中，通过观察调整阈值与精准率和召回率的变化关系，可以看出精准率和召回率是相互牵制相互平衡的两个指标： 当精准率升高的时候，召回率就会不可避免的降低； 当召回率升高的时候，精准率也会不可避免的降低...绘制对应不同阈值时精准率和召回率的变化曲线。 其中蓝颜色的曲线代表的是精准率，精准率随着阈值的增大而逐渐增大。橙颜色的曲线代表的是召回率，召回率随着阈值的增大而逐渐的减小。...类似的也可以找到指定召回率值时的阈值是多少。当我们希望分类结果的精准率、召回率或者精准率和召回率两个指标在某些指定值上时，就可以通过这种方式来找到对应横坐标上的阈值。...c 本节小结 最后来简单总结一下，首先绘制了横轴代表取不同的阈值，而相应的两根不同颜色的曲线分别是随着阈值的改变精确率和召回率两个指标的变化趋势。
参考：精确率和召回率 @菜鸟瞎编 评论精选：确实是这样的，真的怀疑定义这个的人脑子有坑，你说他第一个是 预测值，第二个是 真值 不好吗，本来一个很简单的问题，搞得这么复杂。...精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是 P=TPTP+FPP=\frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP 而召回率是针对我们原来的样本而言的
Precision = TP / （TP+ FP） 精确率，表示模型预测为正样本的样本中真正为正的比例。...Recall = TP /（TP + FN） 召回率，表示模型准确预测为正样本的数量占所有正样本数量的比例。...0.5%左右，即正负样本比例为1:200左右，此时一个分类器如果使用Accuracy作为评估指标，则分类器无需花太多功夫，分类器只用把样本全部清一色预测为正常，那么Accuracy也能达到99.5%的准确率...，如此高的准确率，但却毫无任何意义，无法应用到实处，泛化能力极差。...首先看两个定义： TPR = TP / （TP+FN）真正率，指在所有正样本中，被准确识别为正样本的比例，公式与召回率一样。
其中特征转换倾向于采用条件概率编码（CP-coding），评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall），通常偏向于高召回率。...当评估模型准确率和召回率的时候分配合适的权重值是相当重要的。 此外，因为我们可能会使用下采样以减少观测样本的数量，所以我们还需要调整模型占采样过程的准确率和召回率。...评估准确率和召回率 对于模型评估的两种主要的评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall）。在我们的例子当中，准确率是预测结果为反面角色中被正确预测为反面角色的比例。...召回率计算：在所有原本就是反面人物中，模型正确预测的比例，即TP / (TP + FN）。 通过观察可以看出，尽管准确率和召回率的分子是相同的，但分母不同。...通常在选择高准确率和高召回率之间总有一种权衡。这要取决于构建模型的最终目的，对于某些情况而言，高准确率的选择可能会优于高召回率。然而，对于欺诈预测模型，通常要偏向于高召回率，即使会牺牲掉一些准确率。
精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5....精确率Precision、召回率Recall和F1值 精确率（正确率）和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。...其中精确度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。...F1的定义如下： F1值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) 不妨举这样一个例子： 某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。...那么，这些指标分别如下： 正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回率 = 700 / 1400 = 50% F1值 = 70% * 50% * 2 / (70% +
本小节主要说明精准率和召回率是相互制约、相互矛盾的两个指标，通过选取不同的threshold阈值来观察精准率和召回率的变化。...如果让精准率提高，相对应的召回率就会不可避免的降低； 如果让召回率提高，相对应的精准率也会不可避免的降低； 我们要做的是找到精准率和召回率这两个指标之间的平衡。...通过上面的图示也可以看出，精准率和召回率是互相牵制矛盾的两个指标。精准率升高的话召回率就会降低，而召回率升高的话精准率就会降低。 出现这种相互牵制矛盾的现象其实非常好理解。...b 实验精准率和召回率的平衡 接下来就可以具体的使用程序来看一下精准率和召回率之间的平衡关系。...前面介绍过对于非常有偏的数据集来说F1 Score指标比直接调用score函数计算准确率更能够评估分类算法，因此有了预测值就可以计算出F1 Score的值。 ?
将要给大家介绍的评估指标有：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线。 机器学习评估指标大全 所有事情都需要评估好坏，尤其是量化的评估指标。...分类问题评估指标： 准确率 – Accuracy 精确率（差准率）- Precision 召回率（查全率）- Recall F1分数 ROC曲线 AUC曲线 回归问题评估指标： MAE MSE 分类问题图解...精确率（差准率）- Precision 所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率，公式如下： 精准率 =TP/(TP+FP) ? 精准率和准确率看上去有些类似，但是完全不同的两个概念。...F1分数 如果我们把精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的关系用图来表达，就是下面的PR曲线： ? 可以发现他们俩的关系是「两难全」的关系。...上面的指标说明也是出自这篇文章：《一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC》 1.
本小节首先通过具体的编程实现混淆矩阵进而计算精准率和召回率两个指标，最后使用sklearn中封装的库函数实现混淆矩阵、精准率以及召回率。...a 实现混淆矩阵、精准率&召回率 上一小节详细介绍了什么是混淆矩阵，并且基于混淆矩阵这个小工具介绍了两个新的指标精准率和召回率。这一小节就来通过具体的编程来实现混淆矩阵、精准率和召回率。...由于此时的数据集是极度偏斜的数据集，所以即使算法将所有的测试样本都预测为不为9，也就是将所有的测试样本都预测为y = 0，相应的准确率也能够达到90%左右，所以在极度偏斜的数据集上，准确率并不能准确的衡量算法的好坏...由于准确率在处理极度偏斜数据集时候不能准确的衡量分类算法的性能，所以我们需要使用一些其它的性能指标。...使用sklearn计算的召回率和我们自己编写函数计算的召回率的结果是一样的都是80%。
尽管这个模型拥有接近完美的准确率，但是在这个问题中准确率显然不是一个合适的度量指标。...这种问题是数据科学中比较常见的例子，其中准确率并不是评估模型性能的很好的衡量标准。...尽管它有着近乎完美的准确率，但是它的精度和召回率都是零，因为没有 TP（真正例）！假设我们轻微地修改一下模型，然后将一个个体正确地识别为恐怖分子。...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。 结论 我们倾向于使用准确率，因为每个人都知道它意味着什么，而不是因为它是完成任务的最佳工具！...了解召回率、精度、F1 score 和 ROC 曲线使我们能够评估分类模型，并应使我们怀疑是否有人仅仅在吹捧模型的准确率，尤其是对于不平衡的问题。
其中特征转换倾向于采用条件概率编码（CP-coding），评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall），通常偏向于高召回率。...当评估模型准确率和召回率的时候分配合适的权重值是相当重要的。 此外，因为我们可能会使用下采样以减少观测样本的数量，所以我们还需要调整模型占采样过程的准确率和召回率。...评估准确率和召回率 对于模型评估的两种主要的评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall）。在我们的例子当中，准确率是预测结果为反面角色中被正确预测为反面角色的比例。...召回率计算：在所有原本就是反面人物中，模型正确预测的比例，即TP/(TP+FN）。 通过观察可以看出，尽管准确率和召回率的分子是相同的，但分母不同。 通常在选择高准确率和高召回率之间总有一种权衡。...这要取决于构建模型的最终目的，对于某些情况而言，高准确率的选择可能会优于高召回率。然而，对于欺诈预测模型，通常要偏向于高召回率，即使会牺牲掉一些准确率。 有许多的方式可以用来改善模型的准确度和召回率。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
