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…

机器学习性能指标精确率.召回率.F1值.ROC.PRC与AUC 精确率.召回率.F1.AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同,又有什么联系呢.下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思. 针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实际中分类时,会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negat…

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下…

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…

怎么来的? 我们平时用的精度accuracy,也就是整体的正确率 acc = predict_right_num / predict_num 这个虽然常用,但不能满足所有任务的需求.比如,因为香蕉太多了,也不能拨开人工的一个一个的看它的好坏(我爱吃啊,想想就心疼),此时我们就需要有一种方法,代替拨开香蕉这种粗鲁的手段.这时我们需要通过一些测试,看看哪种方法能更加准确的预测.我们可以通过 “准”:预测的准确度,就是我预测的结果中真正好的香蕉要越多越好: “全”:就是所有的好的香蕉预测出来的越多越好…

https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/78788864 准确率=正确数/预测正确数=P 召回率=正确数/真实正确数=R F1 F1值是精确度和召回率的调和平均值:…

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…

1,F1=2*(准确率*召回率)/(准确率+召回率) F1的值是精准率与召回率的调和平均数.F1的取值范围从0到1的数量越大,表明实现越理想. Precision(精准率)=TP/(TP+FP) Recall(召回率)= TP/(TP+FN) 2,均方误差(MSE,Mean Square error) 是回归精度的常用评价指标 MSE = 1/n * sum(yi-f(xi))2    其中,yi为实际值,f(xi) 为y的预测值,n为观测值数量.…

起源: 我们平时用的精度 accuracy,也就是整体的正确率 acc=predict_right_num/predict_num 这个虽然常用,但不能满足所有任务的需求.比如,因为香蕉太多了,也不能拨开人工的一个一个的看它的好坏 (我爱吃啊,想想就心疼),此时我们就需要有一种方法,代替拨开香蕉这种粗鲁的手段.这时我们需要通过一些测试,看看哪种方法能更加准确的预测.我们可以通过 “准”:预测的准确度,就是我预测的结果中真正好的香蕉要越多越好: “全”:就是所有的好的香蕉预测出来的越多越好,虽然把…

https://www.52ml.net/19370.html 精度.召回.F1点直观理解 图片来自:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 下文摘自:http://www.chmod764sean.com/computer-tec/data-mining-machine-learning/501.html (原链已挂,来自镜像)作者:sean 2.ROC曲线和PR曲线的关系 在ROC空间,ROC曲线越凸向左上方向效果越好.与R…