P(Precision) 查准率：就是上面说的"准"。字面意思好理解呀，就是在预测当中查找准确个数的比例。...公式为： P=真正预测准确的数量/预测是准确的数量 = 4 / 6 R(Recall) 查全率：就是上面的"全"。根据字面理解，在预测中看看真正预测对的占全有对的比率。...k>0 度量了 查全率 对 查准率 的相对重要性。...k>1查全率有更大影响；k查准率有更大影响。...在这个实例中可以表示为：k>1就是查全率有更大影响，就是好的香蕉最好都预测出来，因为你觉得不想把好的当成坏的扔点( 真可惜，我爱吃啊 ) ；k查准率有更大影响，就是一定要准确，省时间，省力更重要，不在乎好的香蕉当坏的扔点
查准率,查全率,F1 分数 假设现在你需要识别猫的图片,并且你已经开发出了 A 和 B 两个分类器.评估你的分类器的方式是观察他的查准率(precesion)和查全率(recall) ?...Recall 查全率 在所有真的是猫的图片中,你的分类器正确识别出的图片的百分比,实际为猫的图片中,被正确划分出类的个数....事实证明,虽然使用查准率和查全率来评估一个分类器是十分合理的,但是查准率和查重率之间往往需要一个折衷. 例如如果出现 A 分类器在查全率上表现得更好,但是 B 分类器在查准率上表现得更好....F1 分数 在机器学习的文献中,权衡查准率 P 和查全率 R 的方法是计算 P 和 R 的调和平均值(harmonic mean)即 F1 分数. ?...Summary 很多机器学习团队都是这样,有一个开发集,用于测量查准率和查全率还会定义一个单一数值评估指标(单实数评估指标)能让你快速从众多分类器中挑选合适的分类器.加速机器学习算法的迭代过程. ?
这时，误差的大小是不能视为评判算法效果的依据的 查准率(准确率 Precision)和查全率(召回率 Recall) 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真 正确否定（True...这样，对于总是预测病人肿瘤为良性的算法，其查全率是 0 ---- 11.4 查准率和查全率之间的权衡 Trading Off Precision and Recall 首先回顾 查准率(Precision...) 和 查全率(Recall) 的定义,其中 查准率（Precision）=TP/（TP+FP） 例，在所有预测有恶性肿瘤的病人中，实际上有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。...对于同一个机器学习系统不同的阈值往往对应 不同的查准率和查全率 ，那如何选择阈值才能平衡查准率和查全率，使其都有较好的结果呢？ ?...F1 值 使用 F1 值: 其中 P 表示 查准率 ，R 表示 查全率 。选择 F1 值最高的阈值。
上一节讲了当遇到偏斜类的时候，如何对算法效果进行评价，使用查准率和召回率。在很多实际应用中，我们还希望能在查准率和召回率间进行权衡，使得两个指标都取得不错的结果。...权衡查准率和召回率的例子 还是用逻辑回归来进行癌症分类的例子，如下图。图中右上角框起来的是上节讲的“查准率”和“召回率”的定义公式，忘了的可以翻翻上一节的内容。 ?...而且，一般情况高查准率意味着低召回率，反之亦然。如下图。 ? F1值（F_1Score） 如果有几个算法供我们选择，从查准率和召回率的角度看哪个算法好呢？...但是从下图的表可以看出来，用平均值并不是很好的办法，因为一个较高的召回率和较低的查准率也可能会导致较好的均值，想第3个算法，实际上这个算法并不咋样，查准率太低了。 ?...因为式子的分母是查准率和召回率的乘积，所以只有两者差不多大的时候，乘积的结果才会取得较大的值。 小结 本节讲了逻辑回归中存在一个阈值，调整这个阈值控制输出结果，然后可以调整查准率和召回率的取值。
在预测之前检查模型的准确度至关重要，而不应该建立一个模型后，就直接将模型应用到看不见的数据上。 今天先来简单介绍几种回归和分类常用的评估方法。 ---- 回归： 均方误差： ? ?...有交叉时，需要在具体的查准率或者查全率下进行比较。 ? 平衡点 (Break Event Point BEP)： 即上图中三个红点。...综合考虑查准率，查全率的度量 当 查准率＝查全率 时的点，谁大谁比较优。 F1 度量： 也是综合考虑查准率，查全率的度量，比 BEP 更常用： ?...All (OvA) 分类问题 这时会在 n 个二分类问题上综合考虑查准率，查全率。 宏～ ：先在每个混淆矩阵上计算率，再求平均 宏查准率 ? 宏查全率 ? 宏 F1 ?...---- ROC ： 反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。
即 F1 是 P 和 R 的调和平均数。 与算数平均数 和 几何平均数相比，调和平均数更重视较小值。 在一些应用中，对查准率和查全率的重视程度有所不同。...此时需要对查准率和查全率进行加权 ? ? 即 P 和 R 的加权调和平均数。...β>0，β度量了查全率对查准率的重要性，β=1时即为F1 β>1，查全率更重要，β查准率更重要 多分类的F1 多分类没有正例负例之说，那么可以转化为多个二分类，即多个混淆矩阵，在这多个混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率...，即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率，再求平均，这样得到“宏查准率”，“宏查全率”和“宏F1” ?...方法2 把混淆矩阵中对应元素相加求平均，即 TP 的平均，TN 的平均，等，再计算查准率、查全率、F1，这样得到“微查准率”，“微查全率”和“微F1” ? ?
于是，对应地定义查准率（precision）和查全率（recall）这两个技术指标（有的文献里，将查准率翻译为精确率；将查全率翻译为召回率）来评估一份预测结果的效果。比较直观的定义如图2所示。 ?...具体的定义如公式（3），从数学上来看，它其实是查准率与查全率的调和平均数。对于二元分类问题， ? 综合考虑了预测结果的查准率和查全率，是一个比较好的评估指标。 ?...其实从模型的角度来看，查准率与查全率的“相互矛盾”给了我们更多的调整空间。应用场景不同，我们对查准率和查全率的要求是不一样的。在有的场景中，关注的焦点是查全率。...当靠近0时，偏向查准率，而很大时，则偏向查全率，如图4所示。 ? ? 图4 04 总结 查准率、查全率和F-score是最为常用的二元分类结果评估指标。...其中查准率和查全率这两个指标都只侧重于预测结果的某一个方面，并不能较全面地评价分类结果。
，Recall指标在中卫里常被称为查全率或者是召回率，查准率 P 和查全率 R 分别定义为： 查准率P和查全率R的具体含义如下： 查准率(Precision）是指在所有系统判定的“真”的样本中，确实是真的的占比...，即正确的预测/总的正反例： 查准率和查全率是一对矛盾的度量，一般而言，查准率高时，查全率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低。...通常只有在一些简单任务中，才可能使查全率和查准率都很高。 再说PRC， 其全称就是Precision Recall Curve，它以查准率为Y轴，、查全率为X轴做的图。它是综合评价整体结果的评估指标。...也就是通常说的『对样本不均衡敏感』，『容易被多的样品带走』。 上图就是一幅 P-R 图，它能直观地显示出学习器在样本总体上的查全率和查准率，显然它是一条总体趋势是递减的曲线。...因为 AB 两条曲线交叉了，所以很难比较，这时比较合理的判据就是比较 PR 曲线下的面积，该指标在一定程度上表征了学习器在查准率和查全率上取得相对“双高”的比例。
混淆矩阵（Confusion Matrix） 混淆矩阵不是评估模型的一种数值指标，但它可以让我们对分类器的预测结果有深刻的理解。学习混淆矩阵对于理解其他分类指标如查准率和查全率是很重要的。...我的诀窍如下： 第二个字表示模型的预测结果 第一个字表示模型的预测是否正确 ? 假阳性也称为I类错误，假阴性也称为II型错误。 混淆矩阵的用途是计算查准率和查全率。...查准率与查全率（Precision & Recall） 查准率（又称准确率）和查全率（又称召回率）相比分类精度来说更进一步，使我们对模型评估有了更加具体的了解。...我们不可能同时提高查准率与查全率，因为这二者仿佛鱼和熊掌，不可兼得。提高查准率会降低查全率，反之亦然。根据任务的不同，我们可以最大限度地提高查准率或查全率中的某一个。...F1度量（F1 Score） F1度量是查准率与查全率的调和平均的倒数。 ? 对于类别不平衡的分类问题，F1度量比分类精度更有用，因为它同时考虑了假阳性和假阴性。最佳的F1度量值是1，最差则是0。
html 前言 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第6章机器学习系统的设计，Andrew用他的丰富经验讲述了如何有效、耗时少地实现一个机器学习系统，内容包括误差分析，误差度量，查准率和查全率等等...两种度量：查准率（Precision）和查全率（Recall） 查准率（Precision）和查全率（Recall）我们将算法预测的结果分成四种情况： 1....IV 查全率和查准率之间的权衡 继续沿用刚才预测肿瘤性质的例子。假使，我们的算法输出的结果在 0-1 之间，我们使用阀值0.5来预测真和假。...如果我们希望提高查全率，尽可能地让所有有可能是恶性肿瘤的病人都得到进一步地检查、诊断，我们可以使用比0.5 更小的阀值，如0.3 一般来说，查准率高时，查全率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低。...我们可以将不同阀值情况下，查全率与查准率的关系绘制成图表，曲线的形状根据数据的不同而不同 ? 一个帮助我们选阈值的方法是计算F1值 ?
1.查准率、查全率与F1 A.查准率（precision）：被认定为正例的里面，判断正确的比例。 B.查全率（recall）：真实正例里，被判断出为正例的比例。 C.F1衡量查准率与查全率 ?...negative），分别用TP、FP、TN、FN表示相应样例数，样例总数=TP+FP+TN+FN； 分类结果混淆矩阵：真实情况预测结果正例反例正例TP（真正例）FN（假反例）反例FP（假正例）TN（真反例） 查准率和查全率是一对矛盾的度量....一般来说，查准率高时，查全率往往偏低;而查全率高时，查准率往往偏低,可以通过P-R曲线来取两者的平衡值 ?...，只能在具体的查准率或查全率条件下进行比较然而，在很多情形下，人们往往仍希望把学习器A 与B 比出个高低....这时一个比较合理的判据是比较P-R 曲线节面积的大小。 "平衡点"是"查准率=查全率"时的取值。 但更常用的使用F1来衡量查准率与查全率； F1基于查准率与查全率的调和平均： ?
（TP+TN）/(P+N) accuracy = 1-error_rate 错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例； error_rate = 2.查准率...、查全率和F1 查准率（准确率）P = TP/(TP+FP) 查全率（召回率）R = TP/(TP+FN) F1值：F1 = 2/(1/R + 1/P) = 2*P*R/(P+R) 查准率和查全率是一对矛盾的指标...，一般来说，查准率高时，查全率往往偏低，而查全率高时，查准率往往偏低；平衡点BEP是查准率= 查全率时的取值，当一个学习期的BEP高于另一个学习器的，则可以认为该学习器优于另一个； 但BEP过于简化，更常用的是...F1值；另外再一些应用中可能对查准率和查全率的重视程度不同，可以对它们施加不同的偏好，定义为： 3.ROC和AUC ROC曲线的纵轴是“真正例率”（TPR），横轴是假正例率（FPR）, 其中TPR =...TP/(TP+FN), FPR = FP/(TN+FP) 绘图过程：给定m+个正例率和m-个负例率，根据学习器的预测结果对样例进行排序，然后把分类阈值设为最大，即把所有样本都预测为反例，此时TPR和FPR
介绍 在机器学习中，性能度量主要体现在三个指标： 查准率（P）、查全率（R）、F1 。...def performance(tp, fn, fp, tn): # 查准率 P = tp / float(tp + fp) # 查全率 R = tp / float(tp...查全率 R = {:>.3f}, F1 = {:>.3f}'.format(P, R, F1).encode('gb18030') ... ......， 标注框结果 作为 ground_truth 时： 实际 横截面区域 占图像 0.836， 预测值为 0.948， 损失比例为 -0.135 查准率 P = 0.875, 查全率 R = 0.993...P = 0.993, 查全率 R = 0.875, F1 = 0.930
如图中所示，P-R 曲线的 P 就是精确率（也称为查准率），R 就是召回率（也称为查全率）。以查全率作为横坐标，查准率作为纵坐标。对于同一个模型，通过调整分类阈值，可以得到不同的 P-R 值。...这里的阈值就是判断正类的概率阈值，例如 0.5、0.8、0.3 等。不同的阈值，计算得到不同的 P 值和 R 值，然后将所有不同阈值下的 P-R 坐标点连接起来，就得到了 P-R 曲线。...通常随着分类阈值从大到小变化，查准率减小，查全率增加。 比较两个分类器好坏时，显然是查得又准又全的比较好，也就是说 PR 曲线越往坐标（1，1）的位置靠近越好。...也可以通过平衡点（即查准率=查全率的点，P-R 曲线与这条虚线的交点，称为 Break-Even Point，BEP）来判断。BEP 越靠近坐标（1，1），则模型越好。...在图中，基于 BEP 的比较，可以认为模型 A 优于模型 B 和模型 C 的。 好了，今天的内容到此结束！
、查全率（recall）与F1-score 查准率（P值）是针对我们的预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本 查全率（R值）是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了... 查准率 P与查全率 R 分别定义为 ? ...查准率和查全率是一对矛盾的度量.一般来说，查准率高时，查全率往往偏低;而查全率高时，查准率往往偏低。 F1-score，是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。...它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0。 ...print('查准率:',metrics.precision(y_test,y_predict)) print('查全率:',metrics.recall_score(y_test,y_predict)
[查准率]和[查全率]则更适用于此类需求的性能度量。...查准率P与查全率R分别定义为， ? 以查准率作为纵轴，查全率作为横轴作图，就得到了[查准率]-[查全率]曲线，简称"P-R曲线"， ? 查准率和查全率是一对矛盾的度量。...人们设计了一些综合考虑查准率、查全率的性能度量。[平衡点]（Break-Even Point，简称BEP）就是这样一个度量，它是[查准率]=[查全率]时的取值。...BEP过于简化，更常用的的是F1度量， ? 在一些应用中，对查准率和查全率的重视程度有所不同。从而有了F1度量的一般形式， ? 系数β>1时查全率有更大影响；β查准率有更大影响。...很多时候我们有多个二分类混淆矩阵，我们希望在n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率和查全率。
2.2.2 查准率与查全率 错误率和精度虽然常用，但并不能满足所有需求 错误率仅仅衡量了有多少比例的结果被判别错误 但在某些情况中，我们还需要查全率和查准率来满足我们不同的需求 在介绍查全率和查准率之前...（在所有为正的样本中有多少比率被预测了出来） 查准率和查全率是一对矛盾的度量，查准率高时，查全率偏低；查全率高时，查准率偏低 追求高查全率时，被预测为正例的样本数就偏多，极端情况是将所有样本都预测为正例...由于前面只是讨论了一个混淆矩阵的情况，那么当我们遇到多个混淆矩阵的时候怎么判别学习器好坏呢？于是下面我们引入了宏观查准率、查全率、F1 和 微观查准率、查全率、F1。...微(micro-)查准率、查全率、F1 先求出每一个微观混淆矩阵元素的平均值(即FP、TP、FN等)，再基于这些平均值计算查全率和查准率 ?...根据任务需求我们对查准率和查全率有不同的偏好，对此我们采取不同的截断点： 偏好查准率：选择靠前的位置进行截断（可使得预测到的尽可能准确） 偏好查全率：选择靠后的位置进行截断（可使得预测到的尽可能全面）
）验证集（validation set）模型评估与选择中用于评估测试的数据集性能度量（performance measure）衡量模型泛化能力的评估标准查准率 （precision）/ 查全率（recall...）P-R 图以查全率、查准率作为坐标轴形成的图Fβ 度量ROC 曲线与 AUC偏差（bias）期望输出与真实标记的差别重要结论过拟合无法避免，只能缓解或者说减少其风险查准率与查全率是一对矛盾的度量。...一般来说，查准率高时，查全率往往偏低；查全率高时，查准率往往偏低若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”，则可断言后者的性能优于前者；若ROC曲线发生交叉，则难以一般性地断言两者优劣，较为合理的判断依据为...AUC的大小泛化性能是由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度所共同决定的总结本章介绍了评估模型能力的方法、性能度量的关键参数、比较检验不同学习器能力的方法，以及偏差、方差、噪声的定义与实际意义...模型的泛化能力取决于学习算法的能力、数据量以及学习任务的难度，根据不同的性能度量参数，得出的结论是不一定相同的，需要根据实际需要来选择合适的性能度量参数，评估选择出最佳的模型
然而有时候，我们会关心更加细致的数据，例如进行疾病检查，我们更关心检查出病症的病人占总病人数目的多少，或者是检测出病症的病人有多少真的有疾病，于是引入查准率和查全率： 首先，根据算法输出和实际标记，可以将数据分为四类...查准率P和查全率R定义如下： ? ?...3 模型评估 在前面，已经介绍过查准率和查全率，当想要评估一个模型的好坏时，便可以使用这两项指标。...实际上，除了一些很简单的任务外，查准率和查全率是无法两全的： 若要提高查准率，即提高判为正例的标准，那么必定会漏掉一些真的正例，降低查全率 若要提高查全率，即降低判为正例的标准，必定会混入假的正例，降低查准率...对于一个算法而言，其查准率和查全率关系如图所示： ?
1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。...其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。...召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。 3....3、E值 E值表示查准率P和查全率R的加权平均值，当其中一个为0时，E值为1，其计算公式： b越大，表示查准率的权重越大。...4、平均正确率（Average Precision, AP） 平均正确率表示不同查全率的点上的正确率的平均。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
