开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何计算POS标签的标签精度和召回率？

计算POS标签的标签精度和召回率是评估自然语言处理（NLP）中词性标注任务的常用指标。下面是对该问题的完善且全面的答案：

标签精度（Precision）是指在所有被模型预测为某个特定标签的样本中，真正属于该标签的样本所占的比例。计算公式如下：

精度 = 正确预测的该标签的样本数 / 所有被预测为该标签的样本数

标签召回率（Recall）是指在所有真正属于某个特定标签的样本中，被模型预测为该标签的样本所占的比例。计算公式如下：

召回率 = 正确预测的该标签的样本数 / 所有真正属于该标签的样本数

在计算POS标签的标签精度和召回率时，可以按照以下步骤进行：

准备数据集：首先需要准备一个带有正确标签的数据集，该数据集包含一系列的句子和对应的POS标签。
模型预测：使用训练好的模型对测试集中的句子进行POS标签预测。
统计结果：统计预测结果中的正确预测的标签数、所有被预测为某个标签的样本数以及所有真正属于某个标签的样本数。
计算精度和召回率：根据上述统计结果，使用上述的计算公式计算标签精度和召回率。

标签精度和召回率的计算结果可以用来评估模型在POS标签预测任务上的性能。较高的精度表示模型预测的标签准确率较高，较高的召回率表示模型能够较好地捕捉到真正属于某个标签的样本。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云自然语言处理（NLP）：https://cloud.tencent.com/product/nlp
腾讯云机器学习平台（MLPaaS）：https://cloud.tencent.com/product/mlpaas
腾讯云智能语音交互（SI）：https://cloud.tencent.com/product/si
腾讯云智能图像处理（TIP）：https://cloud.tencent.com/product/tip
腾讯云物联网平台（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动应用分析（MATA）：https://cloud.tencent.com/product/mata
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云虚拟现实（VR）：https://cloud.tencent.com/product/vr

相关搜索:计算精度和召回率问题如何在聚类中计算精度和召回率？计算多标签分类keras的召回率和F1得分如何使用Pyspark和NLTK计算POS标签？计算Logistic回归分类器的精度、召回率和F度量在命名实体识别中计算精度和召回率如何计算召回率、查准率和f-度量？韩国,泰国和印尼的POS标签分类报告中的查准率和召回率是如何计算的？如何计算keras中每个时期后的查准率和召回率？迭代包含命名实体映射的两个文件并计算精度和召回率如何定义计算准确率、精确度、召回率和f1的函数如何计算此模型的召回率、精确度和f-score？交叉验证并获得每个类别标签的精确度、召回率、F分数我想计算数据集中的精确度、召回率和准确率如何使sklearn模型达到预定的精度或在某些类上进行召回率？如何在英文的空格中添加新的POS标签从两种不同的方法计算召回率和查准率的不同结果相同的测试值和预测值对NER的精度、召回率和f1得分均为0 如果没有像CD这样的pos标签，如何删除整行？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

利用mAP评估目标检测模型

在本文中，我们将了解如何使用 precision 和召回率来计算平均精度 (mAP)。mAP 将真实边界框与检测到的框进行比较并返回分数。分数越高，模型的检测越准确。

04

利用mAP评估目标检测模型

在本文[1]中，我们将了解如何使用 precision 和召回率来计算平均精度 (mAP)。mAP 将真实边界框与检测到的框进行比较并返回分数。分数越高，模型的检测越准确。

02

精确度召回率 f1_score多大了

分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）等。这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1 score进行讲解，ROC曲线可以参考我的这篇文章： sklearn ROC曲线使用。

02

入门 | 机器学习模型的衡量不止准确率：还有精度和召回率

选自Medium 作者：William Koehrsen 机器之心编译参与：Nurhachu Null、刘晓坤我们倾向于使用准确率，是因为熟悉它的定义，而不是因为它是评估模型的最佳工具！精度（查准率）和召回率（查全率）等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的，特别是在不平衡分布数据集的案例中，在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。 GitHub 地址：https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/blob/master/recall_pre

05

【干货】不止准确率：为分类任务选择正确的机器学习度量指标（附代码实现）

【导读】本文是数据科学研究者William Koehrsen撰写的技术博文，介绍了在分类模型中需要用到的度量标准。我们知道，准确率是我们在分类任务中最常用到的度量指标，但是单纯的准确率并不能说明模型的

07

深度学习实战-MNIST数据集的二分类

MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字的图片，每张图片上面有代表的数字标记。

03

机器学习 Fbeta-Measure 指标详解

为了让加深我们印象，这里我们把直接放上关于精确率和召回率的解释，如果大家忘记的话，以后不妨来多看看

02

R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）

笔者寄语：分类器算法最后都会有一个预测精度，而预测精度都会写一个混淆矩阵，所有的训练数据都会落入这个矩阵中，而对角线上的数字代表了预测正确的数目，即True Positive+True Nagetive。

03

RAG智能问答评测工具调研

大语言模型在企业内部知识问答中可能会出现幻觉等问题，检索增强生成（RAG）是减轻大语言模型幻觉的一种有效手段，那如何评估检索增强生成的结果是否准确？如何确定RAG产品是否可用，是否有标准可以判断？

01

ROC曲线

受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），是比较两个分类模型好坏的可视化工具。

00

机器学习评估指标的十个常见面试问题

来源：DeepHub IMBA本文约2700字，建议阅读5分钟本文整理了10个常见的问题。评估指标是用于评估机器学习模型性能的定量指标。它们提供了一种系统和客观的方法来比较不同的模型并衡量它们在解决特定问题方面的成功程度。通过比较不同模型的结果并评估其性能可以对使用哪些模型、如何改进现有模型以及如何优化给定任务的性能做出正确的决定，所以评估指标在机器学习模型的开发和部署中发挥着至关重要的作用。所以评估指标是面试时经常会被问到的基础问题，本文整理了10个常见的问题。 1、你能在机器学习的背景下解释精度和召

02

深入了解平均精度(mAP)：通过精确率-召回率曲线评估目标检测性能

平均精度（Average Precision，mAP）是一种常用的用于评估目标检测模型性能的指标。在目标检测任务中，模型需要识别图像中的不同目标，并返回它们的边界框（bounding box）和类别。mAP用于综合考虑模型在不同类别上的准确度和召回率。

01

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。

01

机器学习模型性能的10个指标

尽管大模型非常强大，但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言，也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。

02

图解精度和召回率

例如方形的左边一半，是实际上为正的样本。右边一半，是实际上为负的样本。那除了算法判断正确的，以外，就是判断错误的样本。

03

机器学习中如何处理不平衡数据？

假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。你使用自己喜欢的分类器在数据上进行训练后，准确率达到了 96.2％！

02

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

第3章分类来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目译者：@时间魔术师校对：@Lisanaaa @飞龙在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。 MNIST 在本章当中，我们将会使用 MNIST 这个数据集，它有着 70000

07

机器学习中如何处理不平衡数据？

准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使用。一个可能的原因是：你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。

02

超强，必会的机器学习评估指标

构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们。

00

【技术白皮书】第三章 - 2 ：关系抽取的方法

由于传统机器学习的关系抽取方法选择的特征向量依赖于人工完成，也需要大量领域专业知识，而深度学习的关系抽取方法通过训练大量数据自动获得模型，不需要人工提取特征。2006年Hinton 等人（《Reducing the dimensionality of data with neural networks》）首次正式提出深度学习的概念。深度学习经过多年的发展，逐渐被研究者应用在实体关系抽取方面。目前，研究者大多对基于有监督和远程监督2种深度学习的关系抽取方法进行深入研究。此外，预训练模型Bert(bidirectional encoder representation from transformers)自2018年提出以来就备受关注，广泛应用于命名实体识别、关系抽取等多个领域。

03

22 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：模型指标

今天又是相对轻松的一节。今天我们来研究一下评估模型的指标问题。前两节我们已经把模型训练完了，并且能够在TensorBoard上面查看我们的迭代效果。但是模型的效果实在是不如人意，哪怕我已经把全部的数据都加进去了，但是模型也只能学会把类别都归为非节点。

01

机器学习面试题集-图解准确率，精确率，召回率

当样本比例非常不均衡时，比如某类别占样本比例 80%时，分类器把所有样本都预测为这个类别，也可以获得 80%的准确率

02

终于有人把准确率、精度、召回率、均方差和R²都讲明白了

在真实场景中，模型很少能成功地预测所有的内容。我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型。但是这到底是如何工作的呢？

04

终于有人把准确率、精度、召回率、均方差和R²都讲明白了

导读：在真实场景中，模型很少能成功地预测所有的内容。我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型。但是这到底是如何工作的呢？

03

ECCV2020 | CPNDet：Anchor-free+两阶段目标检测思想，先找关键点再分类

论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.13816.pdf

03

使用阈值调优改进分类模型性能

阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关，并且需要一些领域内的知识作为参考。在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。

02

使用阈值调优改进分类模型性能

来源：Deephub Imba 本文约2500字，建议阅读7分钟本文将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关，并且需要一些领域内的知识作为参考。在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。用于分类的常用指标一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能，但是有很多情况下accuracy 不足以报告分类模型的性能，所以就出现了很多其他的指标：精确度Precision、召回率Recall、F1 分数F1 score和特

02

贾尚文_roc指标详解及实战用法

其中，TP(真正，True Positive)表示真正结果为正例，预测结果也是正例；FP(假正，False Positive)表示真实结果为负例，预测结果却是正例；TN（真负，True Negative）表示真实结果为正例，预测结果却是负例；FN（假负，False Negative）表示真实结果为负例，预测结果也是负例。显然，TP+FP+FN+TN=样本总数。

04

知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别【1】

A Labeled Chinese Dataset for Diabetes中文糖尿病标注数据集详情请见。

02

论文推荐：所有 GAN 的性能都一样吗？

正如您现在听说的那样，生成对抗网络是一种能够从生成器和鉴别器之间的竞争中学习分布的框架。生成器学习生成希望与真实数据无法区分的样本，而鉴别器学习分类给定图像是真实的还是虚假的。自 GAN 发明以来，它们经历了各种改进，被认为是用于各种问题的强大工具，尤其是在生成和重建任务中。

02

Sklearn中逻辑回归建模

准确率的定义是：对于给定的测试集，分类模型正确分类的样本数与总样本数之比。举个例子来讲，有一个简单的二分类模型model，专门用于分类动物，在某个测试集中，有30个猫+70个狗，这个二分类模型在对这个测试集进行分类的时候，得出该数据集有40个猫（包括正确分类的25个猫和错误分类的15个狗）和60个狗（包括正确分类的55个狗和错误分类的5个猫猫）。画成矩阵图表示，结果就非常清晰:

01

美团外卖基于GPU的向量检索系统实践

随着大数据和人工智能时代的到来，向量检索的应用场景越来越广泛。在信息检索领域，向量检索可以用于检索系统、推荐系统、问答系统等，通过计算文档和查询向量之间的相似度，快速地找到与用户需求相关的信息。此外，在大语言模型和生成式AI场景，向量索引做为向量数据的底层存储，也得到了广泛的应用。

01

8. 建立一个单一数字的评估指标

分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。相比之下，精度（查准率）（Precision）和召回率（查全率）（Recall）[3]就不是一个单一数字的评估指标：它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的比较更加困难，假设你的算法表现如下：

机器学习中的评价指标

在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。

02

机器学习中的评价指标

在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。

02

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）

上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任何结果是有用的；网络只是将一切都分类为非结节！更糟糕的是，结果表面看起来很好，因为我们正在查看训练和验证集中被正确分类的整体百分比。由于我们的数据严重倾向于负样本，盲目地将一切都视为负面是我们的模型快速得分的一种简单而快速的方法。太糟糕了，这样做基本上使模型无用！

01

YOLOv5：道路损伤检测

GRDDC'2020 数据集是从印度、日本和捷克收集的道路图像。包括三个部分：Train, Test1, Test2。训练集包括带有 PASCAL VOC 格式 XML 文件标注的道路图像。在给参赛者的数据Test1 和 Test2 中是没有标注。train则包含标注。

05

使用SQL和机器学习进行大规模自动化数据质量测试

数据管道可能因一百万种不同的原因而中断，但是我们如何确保实时识别和处理这种“数据停机时间”呢？有时，只需要一些SQL，Jupyter Notebook和一些机器学习即可。

03

建立一个单一数字的评估指标

8 建立一个单一数字的评估指标分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。相比之下，精度（查准率）（Precision）和召回率（查全率）（Recall）[3]就不是一个单一数字的评估指标：它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的

01

目标检测的中的指标的含义及其实现

IoU测量两个区域之间的重叠程度，在目标检测中衡量预测结果和标签(真实的目标边界)之间的重叠程度。

02

在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC

来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读7分钟尽管 ROC-AUC 包含了许多有用的评估信息，但它并不是一个万能的衡量标准。 ROC曲线和曲线下面积AUC被广泛用于评估二元分类器的性能。但是有时，基于精确召回曲线下面积 (AUPRC) 的测量来评估不平衡数据的分类却更为合适。本文将详细比较这两种测量方法，并说明在AUPRC数据不平衡的情况下衡量性能时的优势。预备知识——计算曲线我假设您熟悉准确率和召回率以及混淆矩阵的元素（TP、FN、FP、TN）这些基本知识。如果你不熟悉可以搜索我们以

01

在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC

ROC曲线和曲线下面积AUC被广泛用于评估二元分类器的性能。但是有时，基于精确召回曲线下面积 (AUPRC) 的测量来评估不平衡数据的分类却更为合适。

02

分类的评价指标

知道模型的准确性是必要的，但仅仅了解模型的性能水平还不够。因此，还有其他评估指标可帮助我们更好地了解模型的性能。其中一些指标是精度，召回率，ROC曲线和F1得分。

01

图像分割的评价指标_图像实例分割

1、语义分割（semantic segmentation）：标注方法通常是给每个像素加上标签；常用来识别天空、草地、道路等没有固定形状的不可数事物（stuff）。

03

F1score_f1 官网

________________________________________________________________________________________________________

02

X射线图像中的目标检测

每天有数百万人乘坐地铁、民航飞机等公共交通工具，因此行李的安全检测将保护公共场所免受恐怖主义等影响，在安全防范中扮演着重要角色。但随着城市人口的增长，使用公共交通工具的人数逐渐增多，在获得便利的同时带来很大的不安全性，因此设计一种可以帮助加快安全检查过程并提高其效率的系统非常重要。卷积神经网络等深度学习算法不断发展，也在各种不同领域（例如机器翻译和图像处理）发挥了很大作用，而目标检测作为一项基本的计算机视觉问题，能为图像和视频理解提供有价值的信息，并与图像分类、机器人技术、人脸识别和自动驾驶等相关。在本项目中，我们将一起探索几个基于深度学习的目标检测模型，以对X射线图像中的违禁物体进行定位和分类为基础，并比较这几个模型在不同指标上的表现。

02

ECCV2020 | CPNDet:Anchor-free两阶段的目标检测框架，详解

来源丨https://blog.csdn.net/mary_0830/article/details/107820599

01

【必备】目标检测中的评价指标有哪些？

上期我们一起学习了全卷积神经网络FCN，今天我们看下目标检测中的评价指标都有哪些？

08

一文让你了解AI产品的测试评价人工智能算法模型的几个重要指标

如何测试人工智能产品越来越受到广大测试工程师的关注，由于人工智能的测试预言（Test Oracle）不是像普通软件产品那么明确，到目前为止，基于大数据的第四代人工智能产品的测试，主要集中在“对大数据测试”“白盒测试”“基于样本分析算法的优劣”以及“对最终产品的验收测试”。“对大数据测试”主要针对数据阶段验证、对数据计算验证和对输出阶段验证；“白盒测试”主要考虑神经元覆盖（Neuron Coverage）、阈值覆盖率（Threshold Coverage）、符号变更率（Sign Change Coverage）、值变更覆盖率（Value Change Coverage）、符号-符号覆盖率（Sign-SignCoverage）和层覆盖（LayerCoverage）这六个指标；“对最终产品的验收测试”可以采用对传统软件验收测试的方法，基于业务来进行测试，比如对于人脸识别系统，是否可以在各个人脸角度变化，光线等条件下正确识别人脸。本文重点讨论的是“基于样本分析算法的优劣”。

02

Hinton团队CV新作：用语言建模做目标检测，性能媲美DETR

选自arXiv 作者：Ting Chen等机器之心编译机器之心编辑部目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设计和高度定制的，在架构和损失函数的选择方面用到了大量的先验知识。图灵奖得主 Ge

00

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭