精确率、准确率、召回率和F1值
当我们训练一个分类模型，总要有一些指标来衡量这个模型的优劣。一般可以用如题的指标来对预测数据做评估，同时对模型进行评估。首先先理解一下混淆矩阵，混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。准确率：分类器正确分类的样本数与总样本数之比。即预测 == 实际的，即斜对角...
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： ...
准确率（accuracy），精确率（Precision），召回率（Recall）和综合评价指标（F1-Measure ）----转
原文：http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037 Recall(召回率);Precision（准确率）;F1-Meature（综合评价指标）; 在信息检索(如搜索引擎)、自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数，...
机器学习的精确率P,召回率R和F-score
数据集中：正例反例我们的预测正例：AB我们的预测反例：CD精确率P：就是A/(A+B)，通俗化意思是“我们的预测有多少是对的”；召回率R：就是A/(A+C)通俗化意思是“正例里我们的预测覆盖了多少”；F-score=（2*P*R）/(P+R)。举个例子：假设我们手上有100个正样本，50个负样本，我...
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure（对于二分类问题）
首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是:对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。下面在介绍时使用一下例子：一个班级有20个女生，80个男生。现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生。该分类器从中选出了50人，其中...