一篇文章就搞懂啦,这个必须收藏! 我们以图片分类来举例,当然换成文本.语音等也是一样的. Positive 正样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片是猫,这张图片就被预测成了正样本. Negative 负样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片不是猫,这张图片就被预测成了负样本. TP 一组预测为正样本的图片中,真的是正样本的图片数. TN: 一组预测为负样本的图片中,真的是负样本的图片数. FP: 一组预测为正样本的图片中,其实是负样本的图片数.又称"误检&quo…

当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标,同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明. 首先我们先要了解混淆矩阵(Confusion Matrix), 如下图,混淆矩阵经常被用来衡量一个分类模型在测试样本上的性能,本文提到的所有衡量标准都会用到下面混淆矩阵中出现的的四个值 真正例和真反例表示被正确预测的数据…

一.TP TN FP FN TP:标签为正例,预测为正例(P),即预测正确(T) TN:标签为负例,预测为负例(N),即预测正确(T) FP:标签为负例,预测为正例(P),即预测错误(F) FN:标签为正例,预测为负例(N),即预测错误(F) 其中 T:True    F:False    P:Positive    N:Negative 由于缩写较为难记,我将其分别记为:真的正样本(TP),真的负样本(TN),假的正样本(FP),假的负样本(FN) 二.accuracy precision r…

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2…

目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 AP计算 Average Precision mAP 参考资料 metrics 评价方法 针对谁进行评价? 对于物体分类到某个类别的 预测结果 和 真实结果 的差距进行评价(二分类) 在多分类问题中,评价方法是逐个类计算的,不是所有类一起算!是只针对一个类算,每个类别有自己的指标值! 也就是对每个类别,预测结果…

华盛顿大学 machine learning :classification  笔记 第6周 precision & recall 1.accuracy 局限性 我们习惯用 accuracy 评价一个分类器模型的准确程度,accuracy即正确预测的样本数/预测样本总数, 一般情况下这种评价都适用. 但假设一个这样的二分类器,95%的数据都是 +1 ,分类器直接把所有数据预测为 +1,那这个分类器的accuracy 为95%, 很高,但显然这不是个好的分类器.对于这样的数 据,评价一个分类器模型…

Precision又叫查准率,Recall又叫查全率.这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果. TP: 预测为1(Positive),实际也为1(Truth-预测对了) TN: 预测为0(Negative),实际也为0(Truth-预测对了) FP: 预测为1(Positive),实际为0(False-预测错了) FN: 预测为0(Negative),实际为1(False-预测错了) 总的样本个数为:TP+TN+FP+FN. Accuracy/Precision/Recall的定义 Accura…

Precision & Recall 先看下面这张图来理解了,后面再具体分析.下面用P代表Precision,R代表Recall 通俗的讲,Precision 就是检索出来的条目中(比如网页)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 下面这张图介绍True Positive,False Negative等常见的概念,P和R也往往和它们联系起来. 我们当然希望检索的结果P越高越好,R也越高越好,但事实上这两者在某些情况下是矛盾的.比如极端情况下,我们只搜出了一个结果,且是…

1.经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate),即如果在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m:相应的,1-a/m称为“精度”(accuracy),即“精度=1一错误率”.更一般地,我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error),学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经验误差”(empirical error),在新样本上的误差称为“泛化误差”(generaliza…

文章目录 1.错误率与精度 2.查准率.查全率与F1 2.1 查准率.查全率 2.2 P-R曲线(P.R到F1的思维过渡) 2.3 F1度量 2.4 扩展 性能度量是用来衡量模型泛化能力的评价标准,错误率.精度.查准率.查全率.F1.ROC与AUC这7个指标都是分类问题中用来衡量模型泛化能力的评价标准,也就是性能度量.本文主要介绍前五种度量,ROC与AUC讲解见超强整理,超详细解析,一文彻底搞懂ROC.AOC. 性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不同的评…