推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

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

准确率和召回率是数据挖掘中预测,互联网中得搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标. 准确率:又称“精度”,“正确率” 召回率:又称“查全率” 以检索为例,可以把搜索情况用下图表示: 相关不相关检索到 A B 未检索到 C D A:检索到的,相关的 B:检索到的,但是不相关的 C:未检索到的,但却是相关的 D:未检索到的,也不相关的 1.召回率:被检索到的内容越多越好,即R=A/(A+C) 2.准确率:检索到的文档中,真正想要的越多越好,即P=A/(A+B) 在不同的场合中需要自己判断希望P比…

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

yu Code 15 Comments 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure.(注: 相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失…

fashion_mnist 计算准确率、召回率、F1值

本文发布于 2020-12-27,很可能已经过时 fashion_mnist 计算准确率.召回率.F1值 1.定义首先需要明确几个概念: 假设某次预测结果统计为下图: 那么各个指标的计算方法为: A类的准确率:TP1/(TP1+FP5+FP9+FP13+FP17) 即预测为A的结果中,真正为A的比例 A类的召回率:TP1/(TP1+FP1+FP2+FP3+FP4) 即实际上所有为A的样例中,能预测出来多少个A(的比例) A类的F1值:(准确率*召回率*2)/(准确率+召回率) 实际上我们在训练…

目标检测评价标准（mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准确率(Accuracy),交除并（IoU））

1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP(False Positive)是负样本预测为正样本的数量,误报:即与Ground truth区域IoU < threshold的预测框 FN(True Negative)是本为正,错误的认为是负样本的数量,漏报:遗漏的Ground truth区域 TN(False Negative)是本为负,正确的认为是负样本…

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure（对于二分类问题）

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 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.也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 下面在介绍时使用一下例子: 一个班级有20个女生,80个男生.现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生.该分类器从中选出了50人,其中20个女生,30个男生. 准确率是指分类器正确分类的比例.正确分类是指正确的识别了一个样本是正例还是负例.例如分类器正确识别了20个女生和50个男生,正确识别的样本数是70个,因此该分类器的准确…

精确率、准确率、召回率和F1值

当我们训练一个分类模型,总要有一些指标来衡量这个模型的优劣.一般可以用如题的指标来对预测数据做评估,同时对模型进行评估. 首先先理解一下混淆矩阵,混淆矩阵也称误差矩阵,是表示精度评价的一种标准格式,用n行n列的矩阵形式来表示. 准确率:分类器正确分类的样本数与总样本数之比.即预测 == 实际的,即斜对角线上的值总和 / 总样本精确率:预测结果为类n中,其中实际为类n所占的比例召回率:所有”正确被检索的item(TP)”占所有”应该检索到的item(TP+FN)”的比例 F1值 :精确值和召…

机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后…

分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别

http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html 一.引言分类算法有很多,不同分类算法又用很多不同的变种.不同的分类算法有不同的特定,在不同的数据集上表现的效果也不同,我们需要根据特定的任务进行算法的选择,如何选择分类,如何评价一个分类算法的好坏,前面关于决策树的介绍,我们主要用的正确率(accuracy)来评价分类算法. 正确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好.比如某个…