正确率、召回率和 F 值
原文:http://peghoty.blog.163.com/blog/static/49346409201302595935709/
正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中,选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先:
1. 正确率 = 正确识别的个体总数 / 识别出的个体总数
2. 召回率 = 正确识别的个体总数 / 测试集中存在的个体总数
3. F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值)
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。Seaeagl e撒一大网,逮着了700条鲤鱼,200只虾,100只鳖。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%
不妨看看如果 Seaeagle 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:
正确率 = 1400 / (1400 + 300 + 300) = 70%
召回率 = 1400 / 1400 = 100%
F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%
由此可见,正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例;召回率,顾名思义,就是从关注领域中,召回目标类别的比例;而 F 值,则是综合这二者指标的评估指标,用于综合反映整体的指标。
基本概念
召回率
召回率(Recall)和精度(Precise)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。其中召回率是是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。精度是检索出的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。
计算方法
recall
假定:从一个大规模数据集合中检索文档时,可把文档分成四组:
搜索系统的召回率
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