Precision。全部推断为正样本的数量里面，有多少是真正的正样本。就是精确率

Recall。所有的正样本里面，检測到了多少真正的正样本，又称查全率。即所有正样本查找到了多少的比率。

Precision and recall From Wiki的更多相关文章

  1. ROC曲线、AUC、Precision、Recall、F-measure理解及Python实现

    本文首先从整体上介绍ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例. 一.ROC曲线.AU ...

  2. 准确率和召回率(precision&recall)

    在机器学习.推荐系统.信息检索.自然语言处理.多媒体视觉等领域,常常会用到准确率(precision).召回率(recall).F-measure.F1-score 来评价算法的准确性. 一.准确率和 ...

  3. 一道关于 precision、recall 和 threshold关系的机器学习题

    Suppose you have trained a logistic regression classifier which is outputing hθ(x). Currently, you p ...

  4. precision、recall、accuracy的概念

    机器学习中涉及到几个关于错误的概念: precision:(精确度) precision = TP/(TP+FP) recall:(召回率) recall = TP/(TP+FN) accuracy: ...

  5. 利用sklearn对MNIST手写数据集开始一个简单的二分类判别器项目（在这个过程中学习关于模型性能的评价指标，如accuracy，precision，recall，混淆矩阵）

    .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px so ...

  6. 分类问题的几个评价指标（Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1

    轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四个基本概念TP.True Positive   真阳性:预测为正,实 ...

  7. ROC，AUC，Precision，Recall，F1的介绍与计算（转）

    1. 基本概念 1.1 ROC与AUC ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,ROC曲线称为受试者工作特征曲线 (receiver operatin ...

  8. ROC，AUC，Precision，Recall，F1的介绍与计算

    1. 基本概念 1.1 ROC与AUC ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,ROC曲线称为受试者工作特征曲线 (receiver operatin ...

  9. 分类预测输出precision，recall，accuracy，auc和tp，tn，fp，fn矩阵

    此次我做的实验是二分类问题,输出precision,recall,accuracy,auc # -*- coding: utf-8 -*- #from sklearn.neighbors import ...

随机推荐

  1. webpack实现模块化打包

    webpack打包应用和实现 1)安装webpack $ npm install webpack webpack-cli --save-dev 2)添加配置文件 webpack.config.js 3 ...

  2. 利用新版本自带的Zookeeper搭建kafka集群

    安装简要说明新版本的kafka自带有zookeeper,其实自带的zookeeper完全够用,本篇文章以记录使用自带zookeeper搭建kafka集群.1.关于kafka下载kafka下载页面:ht ...

  3. mysql5.7官网直译SQL语句优化--分组优化

    1.14Group By Optimization 分组优化 大多数方法为了满足分组查询需要扫描整个表并且创建一个临时表,其中每组中的值都是连续的,如果可以使用聚合函数和临时表获取各个分组.在某些情况 ...

  4. ASP.NET-model验证

    在ASP.NET的model中,可以定义下面的这种属性,来实现前台签证字符串 RegularExpression(@"(|.*(?=.{6,})(?=.*\d)(?=.*[a-zA-Z]). ...

  5. HDU 4089

    很容易列出方程 设dp[i][j]为排在第i位置,总共有j个人排队到达目标状态的概率 i=1 dp[i][j]=p4+p1*dp[i][j]+p2*dp[j][j] 2<=i<=k dp[ ...

  6. hdu5033 Building 单调队列

    // hdu5033 Building 单调队列 // // 题目大意: // // n栋大楼,有一个高度h和位置x.如今有一个人高度为0,有q个询问 // 每一个询问有一个位置x,求在位置x能看到天 ...

  7. [hihocoder #1384] Genius ACM 解题报告（倍增）

    题目链接:http://hihocoder.com/problemset/problem/1384 题目大意: 给定一个整数 M,对于任意一个整数集合 S,定义“校验值”如下: 从集合 S 中取出 M ...

  8. 移动端 input光标问题 以及 监听输入

    1.  input 框光标问题: input框 在ios上显示的与Android是不一样的 显示是这样的 而且在输入的时候 光标位置变化了 是这样的 为了达到一致的效果 在行高加上\9     如:l ...

  9. 哪位大兄弟有用 cMake 开发Android ndk的

    一直用 Android studio 开发ndk,但是gradle支持的不是很好,只有experimental 版本支持 配置各种蛋疼.主要每次新建一个module都要修改配置半天.之前也看到过goo ...

  10. POJ 2155 Matrix【 二维树状数组 】

    题意:给出两种操作,C是给出一个矩形的左上角和左下角的下标,把这个矩形里面的0变成1,1变成0,Q是询问某个点的值 看这篇论文讲得很清楚 http://wenku.baidu.com/view/1e5 ...