这两个方面是模式识别和信息检索使用措施值。

浅显易懂的理解,用以下的图片和公式最好只是。

那么

- 召回率R:用检索到相关文档数作为分子。全部相关文档总数作为分母。即R = A / ( A + C )
准确率P:用检索到相关文档数作为分子。全部检索到的文档总数作为分母.即P = A / ( A + B ).

版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意,不得转载。

Recall(检出率)和 Precision(准确性)的更多相关文章

  1. Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);true positives;false positives;false negatives.

    Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);在信息检索(如搜索引擎).自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数. Precision:被检测出来的信息 ...

  2. Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);true positives;false positives;false negatives..

    转自:http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037   Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meat ...

  3. 准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和综合评价指标(F1-Measure )----转

    原文:http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037   Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meat ...

  4. Handling skewed data---trading off precision& recall

    preision与recall之间的权衡 依然是cancer prediction的例子,预测为cancer时,y=1;一般来说做为logistic regression我们是当hθ(x)>=0 ...

  5. 准确率(Precision)、召回率(Recall)以及综合评价指标(F1-Measure)

    在信息检索和自然语言处理中经常会使用这些参数,下面简单介绍如下: 准确率与召回率(Precision & Recall) 我们先看下面这张图来加深对概念的理解,然后再具体分析.其中,用P代表P ...

  6. ROC 曲线/准确率、覆盖率(召回)、命中率、Specificity(负例的覆盖率)

      欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.ht ...

  7. 性能度量之Confusion Matrix

    例子:一个Binary Classifier 假设我们要预测图片中的数字是否为数字5.如下面代码. X_train为训练集,每一个instance为一张28*28像素的图片,共784个features ...

  8. 评价目标检测(object detection)模型的参数:IOU,AP,mAP

    首先我们为什么要使用这些呢? 举个简单的例子,假设我们图像里面只有1个目标,但是定位出来10个框,1个正确的,9个错误的,那么你要按(识别出来的正确的目标/总的正确目标)来算,正确率100%,但是其实 ...

  9. 中文文本分类之TextRNN

    RNN模型由于具有短期记忆功能,因此天然就比较适合处理自然语言等序列问题,尤其是引入门控机制后,能够解决长期依赖问题,捕获输入样本之间的长距离联系.本文的模型是堆叠两层的LSTM和GRU模型,模型的结 ...

随机推荐

  1. 14.3.5.1 An InnoDB Deadlock Example

    14.3.5 Deadlocks in InnoDB 14.3.5.1 An InnoDB Deadlock Example 14.3.5.2 Deadlock Detection and Rollb ...

  2. Flex与Java交互(Flex调用java类展示数据)解析xml展示数据

    Flex与java通信最简单例子(详细说明了各种需要注意的配置):http://blog.csdn.net/u010011052/article/details/9116869 Flex与java通信 ...

  3. Linux实现字符设备驱动的基础步骤

    Linux应用层想要操作kernel层的API,比方想操作相关GPIO或寄存器,能够通过写一个字符设备驱动来实现. 1.先在rootfs中的 /dev/ 下生成一个字符设备.注意主设备号 和 从设备号 ...

  4. 《Python学习手册》读书笔记

    之前为了编写一个svm分词的程序而简单学了下Python,觉得Python很好用,想深入并系统学习一下,了解一些机制,因此开始阅读<Python学习手册(第三版)>.如果只是想快速入门,我 ...

  5. loj1336(数学)

    传送门:Sigma Function 题意:定义f(n)为n的约数之和,求[1,n]中f值为偶数的数的个数. 分析:由题目给定公式可知,若f(n)为奇数,则相乘的每一项都必须为奇数. 每一项为奇数的条 ...

  6. Windows内核

    每天我们都在使用Windows系统学习.编程.听音乐.玩游戏,Windows的操作想来是非常熟练了,但是你又对Windows究竟了解多少呢?本系列的目的,就是让你对Windows系统有个更直观.更清楚 ...

  7. Java学习之道:Java中十个常见的违规编码

    近期,我给Java项目做了一次代码清理工作.经过清理后,我发现一组常见的违规代码(指不规范的代码并不表示代码错误)反复出如今代码中.因此,我把常见的这些违规编码总结成一份列表,分享给大家以帮助Java ...

  8. python列表和QVariant

    pyqt中.要给QAbstractTableModel的setData函数传递一个list參数: [20,'00:00:19'] 涉及到QVariant和list的转换. 能够使用QVariant类中 ...

  9. NYOJ 12 喷水装置(二)

    pid=12">喷水装置(二) 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4 描写叙述 有一块草坪,横向长w,纵向长为h,在它的橫向中心线上不同位置处装有n( ...

  10. PPP协议总结

    PPP协议总结 PPP协议是一种在点到点链路上传输.封装网络数据包的数据链路层协议,PPP支持同步/异步方式的链路上. 一. PPP支持的链路类型 1. 同步和异步专线 2. 同步拨号链路. 3. 异 ...