classification_report简介 sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告．在报告中显示每个类的精确度,召回率,F1值等信息. 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值. y_pred:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,分类器返回的估计值. labels:array,shape = [n_labels],报表中包含的标签索引的可选列表. target_names:字符串列表,与标签匹配的可选显示…

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.metrics…

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:被检测出来的信息当中正确的或者相关的(也就是你想要的)信息中所占的比例(TP占预测总正样本的比例): Recall:所有正确的信息或者相关的信息(wanted)被检测出来的比例(TP占真实总正样本数的比例).     表格中的翻译比较重要,可以帮助理解. true positives (纳真)          …

转自:http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037   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,介于语言翻译上的原因理解难免出现误差,下面介绍下自己对他们的理解.   首先来个定义: Precision:被检测出来的信息当中 正确的或者相关的(也就是你想要的)信息中所占的比例: Reca…

准确率.精确率(查准率).召回率(查全率).F1值.ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,先知道什么是混淆矩阵很有必要,也方便记忆. 1.混淆矩阵 对于一个二分类问题,我们可以得到如表 1所示的的混淆矩阵(confusion matrix): 表…

假设有两类样本,A类和B类,我们要衡量分类器分类A的能力. 现在将所有样本输入分类器,分类器从中返回了一堆它认为属于A类的样本. 召回率:分类器认为属于A类的样本里,真正是A类的样本数,占样本集中所有真正A类样本的比例.也就是说,如果分类器认为所有样本都属于A类,那么它的召回率一定是100%,因为它认为的A类样本里一定包含了所有真正的A类样本. 精确率:分类器认为属于A类的样本里,真正的A类样本占它认为是A的样本数的比例.也就是说,如果分类器觉得所有样本里就1个属于A类,那么如果这个样本真的属于…

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…

原文:http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037   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,介于语言翻译上的原因理解难免出现误差,下面介绍下自己对他们的理解.   首先来个定义: Precision:被检测出来的信息当中 正确的或者相关的(也就是你想要的)信息中所占的比例: Reca…

准确率 召回率 精确率 : 准确率->accuracy, 精确率->precision. 召回率-> recall. 三者很像,但是并不同,简单来说三者的目的对象并不相同. 大多时候我们需要将三者放到特定的任务环境中才会更加明显的感觉到三者的差异. 在介绍这些之前,我们先回顾一下我们的混淆矩阵. True Positive(真正, TP):将正类预测为正类数. True Negative(真负 , TN):将负类预测为负类数. False Positive(假正, FP):将负类预测为正…

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…