信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC

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准确率,召回率,F值,ROC,AUC

度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率,假设实际有90个正例,10个负例,你预测80(75+,5-)个正例,20(15+,5-)个负例实际上你的准确率为75/80=0.9375,但这个评价指标有什么问题呢,想想就知道,这里你并没有用到实际的正例数,那么仅仅靠你猜中的正例作为分母,你并不知道实际的正例有多少,你看召回率为75/90=0.83,就是说你的猜测局限于预测范围 2.召回率 (recall)r=TPTP+FN…

信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC

原文地址:http://blog.csdn.net/pkueecser/article/details/8229166 在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总. 准确率.召回率.F1 信息检索.分类.识别.翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率(Recall) = 系统检索到的相关文件 /…

机器学习笔记－－classification_report&精确度/召回率/F1值

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:…

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…

准确率P 召回率R

Evaluation metricsa binary classifier accuracy,specificity,sensitivety.(整个分类器的准确性,正确率,错误率)表示分类正确:True Positive:本来是正样例,分类成正样例. True Negative:本来是负样例,分类成负样例. 表示分类错误:False Positive :本来是负样例,分类成正样例,通常叫误报. False Negative:本来是正样例,分类成负样例,通常叫漏报. P=TP/TP+FP R=TP…

机器学习 F1-Score 精确率 - P 准确率 -Acc 召回率 - R

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…

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…

机器学习classification_report方法及precision精确率和recall召回率说明

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…

精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,…

（转载）准确率（accuracy），精确率（Precision），召回率（Recall）和综合评价指标（F1-Measure ）-绝对让你完全搞懂这些概念

自然语言处理(ML),机器学习(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. 本文将简单介绍其中几个概念.中文中这几个评价指标翻译各有不同,所以一般情况下推荐使用英文. 现在我先假定一个具体场景作为例子: 假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人.目标是找出所有女生.现在某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的…