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图解精度和召回

可以对照这个图,看一下准确,精度,和召回的定义。 右上角是准确的公式。 我们根据召回这个名字,可以考虑一个,召回的例子。 精度—召回 之间存在制衡 随着精度的增加,召回会降低,召回增加,精度就会降低。 有时如果需要召回高,就可以接受较低的精度。 F1 score 是对精度和召回的调和平均,有个公式 如果我们想创建一个具有最佳的精度—召回平衡的模型,那么就要尝试将 F1 score 最大化。 对每个阈值可以计算相应的 精度 召回 f1 等指标, ?

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权衡查准率和召回

上一节讲了当遇到偏斜类的时候,如何对算法效果进行评价,使用查准率和召回。在很多实际应用中,我们还希望能在查准率和召回间进行权衡,使得两个指标都取得不错的结果。 权衡查准率和召回的例子 还是用逻辑回归来进行癌症分类的例子,如下图。图中右上角框起来的是上节讲的“查准率”和“召回”的定义公式,忘了的可以翻翻上一节的内容。 ? 我们就搞两个模型,一个是高查准率、低召回的;一个是高召回、低查准率的。 ? 对于大多数回归模型,你更改这个临界值(threshold)会改变查准率、召回。 一种办法,算查准率P和召回R的均值,如下图。 而到底怎样的查准率、召回的取值比较好,可以使用F1值进行权衡。 又或者,可以同时两个模型并存:(1)高查准率、低召回;(2)高召回,低查准率。

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    准确、精确召回、F1-score

    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(Accuracy)、精确(Precision)、召回(Recall)、F1 score、ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)等 这篇文章将结合sklearn对准确、精确召回、F1-score进行讲解 混淆矩阵 ? Micro,注重样本量少的类时用Macro 如果Macro>>Micro的值,那么检查样本量多的类来确定指标表现差的原因 如果Micro>>Macro的值,那么检查样本量少的类来确定指标表现差的原因 召回 召回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是精确召回的加权平均值,计算公式为 $$ F1-score

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    准确召回及如何提高准确

    准确召回的计算 准确是预测正确数量 / 总数量 精确(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( TP),另一种就是把负类预测为正类(FP),P = TP / (TP + FP) 召回(recall)是针对原来的样本而言的,它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。 R = TP / (TP + FN) 精确 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 召回 = 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 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回 = 700 / 1400 = 50% F值 = 70% \* 50% \* 2 / (70% + 50%) = 58.3% F值 = 精确 * 召回 * 2 / (精确 + 召回) 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

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    理解精确(precision)、准确(accuracy)和召回(recall)

    理解精确(precision)、准确(accuracy)和召回(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 ,精确召回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

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    精确召回,RoC曲线与PR曲线

    精确(precision),召回(Recall)与特异性(specificity)     精确(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值来综合评估精确召回,它是精确召回的调和均值。 当精确召回都高时,F1值也会高。 如果\(\beta>1\), 召回有更大影响,如果\(\beta<1\),精确有更大影响。自然,当\(\beta=1\)的时候,精确召回影响力相同,和F1形式一样。 以精确为y轴,以召回为x轴,我们就得到了PR曲线。仍然从精确召回的定义可以理解,精确越高,召回越高,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。

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    准确(Accuracy)、精确(Precision)和召回(Recall)的区别

    准确(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(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(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(Accuracy) = (TP + TN) / 总样本 =(50 + 20)/100 = 70% 精确(Precision) = TP / (TP + FP) = 50/60 = 83% 召回

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    AI论文中的 精确召回 精简解释

    参考:精确召回 @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​ 而召回是针对我们原来的样本而言的

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    机器学习入门 10-6 精确-召回曲线

    另外一个是横坐标为精准,纵坐标为召回,用于查看精准召回的平衡点。 在上一小节中,通过观察调整阈值与精准召回的变化关系,可以看出精准召回是相互牵制相互平衡的两个指标: 当精准升高的时候,召回就会不可避免的降低; 当召回升高的时候,精准也会不可避免的降低 绘制对应不同阈值时精准召回的变化曲线。 ? ? 其中蓝颜色的曲线代表的是精准,精准随着阈值的增大而逐渐增大。橙颜色的曲线代表的是召回召回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值时的阈值是多少。当我们希望分类结果的精准召回或者精准召回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。 ? 这个急剧下降开始的位置点(红色标示的位置)可能就是相较于精准召回一个最好的平衡位置。在这个位置之前,召回下降的幅度并不大,而在这个位置之后,召回将急剧的下降。 ?

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    机器学习入门 10-2 精准召回

    本小节根据混淆矩阵工具计算精准以及召回。最后通过例子说明精准召回在评价极度有偏的数据的分类任务上比准确更好。 精准&召回 上一小节介绍了在分类任务中非常重要的工具混淆矩阵。 召回可以简单的解释成每当有100个患有癌症的人,对于这个癌症预测系统的算法来说,我们能够成功识别出其中的80个患有癌症的人。 至此应该相对感性的理解了精准召回。 ▲精准召回 在癌症预测的例子中,精准是指算法预测为患病的100个人中有多少是预测正确的。召回是指真实有100个患有癌症的病人,算法能够从中正确挑出多少个患有癌症的人。 这就是精准召回的不同,在这里对于精准召回来说,关键在于分母不同,由于分母不同,相应指标的解读也就不一样。 为什么精准召回比准确更好? 通过精准召回这两个指标可以判断这个预测算法完全没有用,这就是为什么在极度有偏的数据中不看准确,而选择看精准召回两个指标的原因。通过这两个指标才能够更好的评价分类算法的好坏。

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    机器学习面试题集-图解准确,精确召回

    精确召回 精确 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 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 用 F1 score 和 ROC 曲线来综合地反映一个排序模型的性能 ---- 下面对精确召回做一下详细解释 : 下面这个图表示了精度和召回这两个指标,主要用在于分类问题中。 ? 可以对照这个图,看一下准确,精度,和召回的定义。 右上角是准确的公式。 我们根据召回这个名字,可以考虑一个,召回的例子。 精度—召回 之间存在制衡 随着精度的增加,召回会降低,召回增加,精度就会降低。 有时如果需要召回高,就可以接受较低的精度。

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    欺诈预测机器学习模型设计:准确召回

    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(Precision)和召回(Recall),通常偏向于高召回。 当评估模型准确召回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召回。 评估准确召回 对于模型评估的两种主要的评估度量是准确(Precision)和召回(Recall)。在我们的例子当中,准确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,尽管准确召回的分子是相同的,但分母不同。 通常在选择高准确和高召回之间总有一种权衡。这要取决于构建模型的最终目的,对于某些情况而言,高准确的选择可能会优于高召回。然而,对于欺诈预测模型,通常要偏向于高召回,即使会牺牲掉一些准确

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    精确召回、TPR、ROC...... | 机器学习算法常用指标总结

    精确Precision、召回Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 精确Precision、召回Recall和F1值 精确(正确)和召回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。 F1的定义如下: F1值 = 正确 * 召回 * 2 / (正确 + 召回) 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 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回 = 700 / 1400 = 50% F1值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3% 不妨看看如果把池子里的所有的鲤鱼、虾和鳖都一网打尽,这些指标又有何变化: 正确 = 1400 / (1400 + 300 + 300) = 70% 召回 = 1400 /

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    机器学习入门 10-5 精确召回的平衡

    本小节主要说明精准召回是相互制约、相互矛盾的两个指标,通过选取不同的threshold阈值来观察精准召回的变化。 如果让精准提高,相对应的召回就会不可避免的降低; 如果让召回提高,相对应的精准也会不可避免的降低; 我们要做的是找到精准召回这两个指标之间的平衡。 通过上面的图示也可以看出,精准召回是互相牵制矛盾的两个指标。精准升高的话召回就会降低,而召回升高的话精准就会降低。 出现这种相互牵制矛盾的现象其实非常好理解。 阈值,召回得到了提升,但是不可避免的精准就会下降,这就是精准召回这两个指标之间的平衡。 b 实验精准召回的平衡 接下来就可以具体的使用程序来看一下精准召回之间的平衡关系。

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    FP、FN、TP、TN、精确(Precision)、召回(Recall)、准确(Accuracy)评价指标详述

    Precision)、召回(Recall)、准确(Accuracy)。 此时,就引入FP、FN、TP、TN与精确(Precision),召回(Recall),准确(Accuracy)。 Precision)、召回(Recall)、准确(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(Accuracy):这三个指标里最直观的就是准确: 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,此时召回高代表着模型可以找出图片中更多的物体! 包含Opencv、C++、Python、TensorFlow、Keras语言库框架等。只关注技术,做人人都能懂的知识公众平台。

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    机器学习(十三) ——交叉验证、查准率与召回

    机器学习(十三)——交叉验证、查准率与召回 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、样本集使用方案 1、测试集 为了验证系统设计的是否准确,通常需要预留10%-20%的样本集,作为测试集,校验模型的准确 为了弥补这个情况,则引入查准率和召回的概念。 3、召回 召回,表示的是真正例占所有实际结果是正例的比例,即召回=TP/(TP+FN),其衡量的是算法找出正确结果的能力。其中FN是假反例,也即实际上是正例。 ? 4、关系 查准率和召回关系如下图所示: ? 当一个算法的查准率很高,通常召回就较低;反之亦然。考虑到logistic回归算法中,目前采用的是h(x)>=0.5时,认为y=1。 此时查准率会非常低,但是召回会非常高(基本把所有可能都囊括了,肯定找出正确结果的能力很高,但是这个系统是没用的系统)。

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    详解准确、精确召回、F1值等评价指标的含义

    比如准确、精确召回、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。 4.召回 召回(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召回。 以精确还是以召回作为评价指标,需要根据具体问题而定。 5.F1分数 精确召回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-召回)曲线呢? 首先我们先明确目标,我们希望精确召回都很高,但实际上是矛盾的,上述两个指标是矛盾体,无法做到双高。因此,选择合适的阈值点,就需要根据实际问题需求,比如我们想要很高的精确,就要牺牲掉一些召回。 想要得到很高的召回,就要牺牲掉一些精准。但通常情况下,我们可以根据他们之间的平衡点,定义一个新的指标:F1分数(F1-Score)。F1分数同时考虑精确召回,让两者同时达到最高,取得平衡。

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    回归评估指标——准确、精准召回、F1、ROC曲线、AUC曲线

    将要给大家介绍的评估指标有:准确、精准召回、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。 召回(查全率)- Recall 实际为正的样本中被预测为正样本的概率,其公式如下: 召回=TP/(TP+FN) ? 召回的应用场景: 比如拿网贷违约为例,相对好用户,我们更关心坏用户,不能错放过任何一个坏用户。 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,精准召回,真正,假正,ROC/AUC》 1. (召回,特异度),那么就只需考虑一种样本,而先以预测值为条件(精准),那么我们需要同时考虑正样本和负样本。

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    机器学习入门 10-3 实现混淆矩阵,精确召回

    本小节首先通过具体的编程实现混淆矩阵进而计算精准召回两个指标,最后使用sklearn中封装的库函数实现混淆矩阵、精准以及召回。 a 实现混淆矩阵、精准&召回 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召回。这一小节就来通过具体的编程来实现混淆矩阵、精准召回。 ? 当分母为0的时候,直接返回召回的值为0.0。 有了计算召回的函数,只需要将测试集的真实值y_true以及算法在测试集上的预测值y_log_predict传入函数中,最终算法的召回为80%左右。 使用sklearn计算的召回和我们自己编写函数计算的召回的结果是一样的都是80%。 比如对于一个算法来说精准高但是召回低,而另一种算法精准低但是召回高,对于这两种算法要如何进行取舍呢?这些将在下一个小节中介绍。

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