技术标签: 机器学习
分布图:
混淆矩阵:
模型判别出来是阳性,但是不是所有都对,精准率就是检查在这些阳性里的真正为阳性的比率。一句话:检索出的信息中有多少比例是用户感兴趣的(西瓜书)
原来阳性总数,模型只能判别出来一部分,召回率就是检查模型对原来阳性的判别程度。一句话:用户感兴趣的信息中有多少被检索出来了(西瓜书)
precision和recall是相互排斥的,只能折中取,所以就有了F值的判别策略
>1召回率更有影响,<1精准率更有影响
有时会有多个二分类,例如多次训练/测试、多分类任务。这时需要一个综合的策略
微平均 recall = precise = f1-score 无论是二分类还是多分类, 因为要统计所有的类别, 所以TP为各个类别分对的数目的总和, FP= FN 为各个类别分错数目的总和,recall = precise = 正确分类 / (正确分类 + 错误分类)
所以:宏平均会比微平均好一些,因为macro会受minority class影响更大,也就是说更能体现在small class上的performance。
(摘自:微平均 宏平均 微平均(准确率、召回率、f1-score相等) 以及 TP、TN、FP、FN的理解_Lord_sh的博客-程序员宅基地)
多对P.R:,,,``````
宏查准率(macro-P):
宏查全率(macro-R):
宏F1:(macro-F1):
微查准率(macro-P):
微查全率(macro-R):
微F1:(macro-F1):
真正例率(True Positive Rate):
假正例率(False Positive Rate):
灵敏度(sensitivity):
特异性(specificity):
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