大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...# @file name : test2.py # @brief : 如何绘制PR曲线 # @author : liupc # @date : 2021/8/2 import...gnd_all = np.sum(gnd) #3，为了求召回率 if gnd_all == 0: #如果没有对的，那准确率和召回率肯定都是0,不用继续求了...p[it] = gnd_r / k #准确率：2/5 r[it] = gnd_r / gnd_all #召回率：2/3 P.append(np.mean...(p)) R.append(np.mean(r)) #绘制PR曲线 plt.plot(R, P, linestyle="-", marker='D', label="DSH
即先求出每个类别的平均查准率(AP)，然后求这些类别的AP的算术平均值。...[i20190926091648.png] 图中的曲线C就是一条P-R曲线，P表示纵轴的查准率precision，R表示横轴的召回率或称为查全率recall。...从公式(2)可以知晓，Pinterpo(r)表示所有大于指定召回率r的召回率rhat所对应的的p的最大值。大于某个r的rhat有很多，我们要找到这些rhat中所对应的p是最大的那个，然后返回这个p。...这样，在置信度阈值为0.6的情况下，我们就得到了一对P(precision)和R(recall)，接着我们取不同的置信度阈值，得到更多的P-R对,然后根据公式(2)找到所有大于指定召回率r的召回率rhat...所对应的的p的最大值(采用这种方法是为了保证P-R曲线是单调递减的，避免摇摆)，作为当前指定召回率r条件下的最大查准率p，然后根据公式(1)计算出AP。
理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall） 正样本 负样本 预测正例 TP FP 预测反例 FN TN TN，预测是负样本，预测对了 FP，预测是正样本，预测错了...FN，预测是负样本，预测错了 TP，预测是正样本，预测对了 1、精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是 大白话就是“ 你预测为正例的里面有多少是对的” 2、召回率是针对我们原来的正样本而言的，它表示的是正例样本中有多少被预测正确了...大白话就是“正例样本里你的预测正确了多少” 3、准确率是针对我们原来所有样本而言的，它表示的是所有样本有多少被准确预测了 R=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 在信息检索领域，精确率和召回率又被称为查准率和查全率...， 查准率＝检索出的相关信息量 / 检索出的信息总量 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量
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....= 100% F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35% 由此可见，正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；召回率，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例...因此在不同的场合中需要自己判断希望Precision比较高或是Recall比较高。如果是做实验研究，可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。
额外补充 关于F-score值的介绍 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。...一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来来。 正确率、召回率和F值是在众多训练模型中选出目标的重要指标。...正确率=提取出的正确信息条数/提取出的信息条数 2. 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，越接近数值1，查准率或查全率就越高。 3....F值=正确率*召回率*2/(正确率+召回率) 即F值即是正确率与召回率的平均值，且F值越好，说明模型的性能越好。
准确率 顾名思义，就是模型预测准确的概率，预测准确包含了真阳性和真阴性两种情况，对应的公式如下 ? 2. 精确率 精确率，又叫做查准率，指的是模型预测为正的样本中实际情况也为正的概率，公式如下 ?...精确率和召回率是此消彼长的关系，二者之间的关系可以通过下图所示的P-R曲线来描述 ? 从图中可以看到，精确率越大，召回率越小；精确率越小，召回率越大。...在PR-R曲线中，存在一个平衡点的概念，即Break-Even Point, 简称BEP，在该点处，查准率=召回率。...对于一个分类模型而言，不同的阈值可以得到不同的精确率和召回率，依次可以绘制P-R曲线，当我们比对多个模型时，通过曲线下的面积来衡量，面积大的模型效果更好。...和P-R曲线类似，ROC曲线可以展示同一个模型，不同阈值条件下的效果，相比单一阈值条件下计算的准确率，精确率，召回率，其衡量模型泛化能力的效果更强。
精确率（正确率）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。 ...F1的定义如下： F1值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) 不妨举这样一个例子： 某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。...= 1400 / 1400 = 100% F1值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35% 由此可见，正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；召回率...，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。
即先求出每个类别的平均查准率(AP)，然后求这些类别的AP的算术平均值。...那么，我们先来看看P-R曲线是什么：用蓝色笔迹遮住的部分不需要关注。 ? 图中的曲线C就是一条P-R曲线，P表示纵轴的查准率precision，R表示横轴的召回率或称为查全率recall。...从公式(2)可以知晓，Pinterpo(r)表示所有大于指定召回率r的召回率rhat所对应的的p的最大值。大于某个r的rhat有很多，我们要找到这些rhat中所对应的p是最大的那个，然后返回这个p。...这样，在置信度阈值为0.6的情况下，我们就得到了一对P(precision)和R(recall)，接着我们取不同的置信度阈值，得到更多的P-R对,然后根据公式(2)找到所有大于指定召回率r的召回率rhat...所对应的的p的最大值(采用这种方法是为了保证P-R曲线是单调递减的，避免摇摆)，作为当前指定召回率r条件下的最大查准率p，然后根据公式(1)计算出AP。
就是记忆一个事件需要多少细节，这个细节就是当我们问检索系统某一件事的所有细节时（输入检索query），检索系统能“Recall 回忆”起那些事的多少细节，通俗来讲就是“回忆的能力”。...在信息检索中，准确率和召回率是互相影响的，虽然两者都高是一种期望的理想情况，然而实际中常常是如果阈值较高，那么精准率会高，但是会漏掉很多数据；如果阈值较低，召回率高，但是预测的会很不准确。...追求 精准率（查准率）意味着查找到的好汉中，相关的越多越好，不相关的越少越好。 召回率（查全率）Recall = TP / (TP+FN) ：查找到的相关好汉 / 全体样本中所有的相关好汉。...为了增大TPR，可以预测更多的样本为正例，与此同时也增加了更多负例被误判为正例的情况。 放在具体领域来理解上述两个指标。如在医学诊断中,判断有病的样本。...0x12 参考 二分类算法的评价指标：准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC 分类算法评价指标详解 召回率与准确率（Precision and Recall） 查全率（Recall），查准率（Precision
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。 ?...不妨看看这些指标的定义先： 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 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...，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。 ...为了得到 一个能够反映全局性能的指标，可以看考察下图，其中两条曲线(方块点与圆点)分布对应了两个检索系统的准确率-召回率曲线 。 ?
机器学习（十三）——交叉验证、查准率与召回率 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、样本集使用方案 1、测试集 为了验证系统设计的是否准确，通常需要预留10%-20%的样本集，作为测试集，校验模型的准确率...对于这种情况下，这个1%的误差其实非常大，因为其本身发生的概率才0.05%。 为了弥补这个情况，则引入查准率和召回率的概念。...4、关系 查准率和召回率关系如下图所示： ? 当一个算法的查准率很高，通常召回率就较低；反之亦然。考虑到logistic回归算法中，目前采用的是h(x)>=0.5时，认为y=1。...此时，系统的查准率（衡量结果正确度）非常高，但是其召回率会非常低（找出正确结果的能力）。 同理，如果调整成h(x)>=0.1时，y=1。...此时查准率会非常低，但是召回率会非常高（基本把所有可能都囊括了，肯定找出正确结果的能力很高，但是这个系统是没用的系统）。
（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....F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值） 不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。...，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。
理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall） 正样本 负样本 预测正例 TP FP 预测反例 FN TN TN，预测是负样本，预测对了 FP，预测是正样本，预测错了...FN，预测是负样本，预测错了 TP，预测是正样本，预测对了 精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...大白话就是“ 你预测为正例的里面有多少是对的” 而召回率是针对我们原来的正样本而言的，它表示的是正例样本中有多少被预测正确了。...大白话就是“正例样本里你的预测覆盖了多少” 准确率是针对我们原来所有样本而言的，它表示的是所有样本有多少被准确预测了 R=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) image.png 在信息检索领域...，精确率和召回率又被称为查准率和查全率， 查准率＝检索出的相关信息量 / 检索出的信息总量 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量
1.2，精确率、召回率 精确率（查准率）P、召回率（查全率）R 的计算涉及到混淆矩阵的定义，混淆矩阵表格如下： |名称|定义| |—|—| |True Positive(真正例, TP)|将正类预测为正类数...： 查准率（精确率）P = TP/(TP+FP) 查全率（召回率）R = TP/(TP+FN) 精准率和准确率看上去有些类似，但是完全不同的两个概念。...精准率和召回率的关系可以用一个 P-R 图来展示，以查准率 P 为纵轴、查全率 R 为横轴作图，就得到了查准率－查全率曲线，简称 P-R 曲线，PR 曲线下的面积定义为 AP: 1.4.1，如何理解...AP 的计算公式比较复杂（所以单独作一章节内容），详细内容参考下文。 mAP 这个术语有不同的定义。此度量指标通常用于信息检索、图像分类和目标检测领域。然而这两个领域计算 mAP 的方式却不相同。...精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线 一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
召回率，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。 ...P-R曲线 PR曲线的纵轴是查准率Precision=TP/(TP+FP)，横轴是查全率Recall=TP/(TP+FN)，PR曲线反映了分类器在识别正例的准确率和覆盖率之间的权衡。...在信息检索领域用的比较多，和正确率一块出现的是找回率Recall。...是信息检索领域中, 对排序问题的一个评价指标, 因素有文档相关性与排序位置. 使用场景举例: 用户输入一个query, 得到了很多结果, 这个指标可以对有序的结果进行评价....是信息检索领域中, 对排序问题的一个评价指标, 因素有`文档相关性`与`排序位置`.
召回率 召回率（Recall）又叫查全率，它是针对原样本而言的，它的含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率，其公式如下： 精准率=TP/(TP+FN) ?...召回率的应用场景：比如拿网贷违约率为例，相对好用户，我们更关心坏用户，不能错放过任何一个坏用户。...精准率和召回率的关系，F1分数 通过上面的公式，我们发现：精准率和召回率的分子是相同，都是TP，但分母是不同的，一个是（TP+FP），一个是（TP+FN）。两者的关系可以用一个P-R图来展示： ?...如何理解P-R（查准率-查全率）这条曲线？ 有的朋友疑惑：这条曲线是根据什么变化的？为什么是这个形状的曲线？其实这要从排序型模型说起。...ROC（接受者操作特征曲线） ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线，又称接受者操作特征曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测领域，用于区分信号与噪声。
—————————————————————————— 笔者觉得在性能评价上有两个分支： TPR-TNR，后续接AUC值/ROC曲线； 召回率-正确率，接F1值曲线，再接mAP曲线（召回-准确曲线） 本节部分参考...4、召回率与准确率的延伸——F1值 准确率和召回率是互相影响的，理想情况下肯定是做到两者都高，但是一般情况下准确率高、召回率就低，召回率低、准确率高，当然如果两者都低，那是什么地方出问题了。...一般情况，用不同的阀值，统计出一组不同阀值下的精确率和召回率，如下图： ? 如果是做搜索，那就是保证召回的情况下提升准确率；如果做疾病监测、反垃圾，则是保准确率的条件下，提升召回。...为了得到 一个能够反映全局性能的指标，可以看考察下图，其中两条曲线(方块点与圆点)分布对应了两个检索系统的准确率-召回率曲线 ?...这就是用以评价信息检索系统的最常用性能指标，平均准确率mAP其规范的定义如下:(其中P，R分别为准确率与召回率) ?
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