1. 背景介绍

对于一般分类问题，有训练误差、泛化误差、准确率、错误率等指标
对于常见的二分类问题，样本只有两种分类结果，将其定义为正例与反例。那么在进行分类时，对于一个样本，可能出现的分类情况共有四种
– 样本为正例，被分类为正例，称为真正类(TP)
– 样本为正例，被分类为反例，称为假反类(FN)
– 样本为反例，被分类为正例，称为假正类(FP)
– 样本为反例，被分类为反例，称为真反类(TN）

2. 准确率（accuracy）

分类模型正确分类的样本数（包括正例与反例）与样本总数的比值。

3. 精确率(precision)

模型正确分类的正例样本数与总的正例样本总数（即正确分类的正例样本数目与错误分类的正确样本数目之和）的比值

4. 召回率(recall，也称为查全率)

模型分类正确的正例样本数与分类正确的样本总数（分类正确的正例和分类正确的反例之和）的比值

5. 精确率和召回率的调和平均

其中

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增注:虽然当时看这篇文章的时候感觉很不错,但是还是写在前面,想要了解关于机器学习度量的几个尺度,建议大家直接看周志华老师的西瓜书的第2章:模型评估与选择,写的是真的很好!! 以下第一部分内容转载自:机 ...
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概念 Precision(查准率):找的准,你认为的该类样本,有多少猜对了(猜的精准性如何) Recall(查全率):找的全,该类样本有多少被找出来了(召回了多少) 一.精准率Precision的应用 ...
推荐系统[八]算法实践总结V0：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】
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误检率、查准率、查全率、漏检率计算公式
误检率:f_r = fp/(fp+tn) 精确率(precision):p_r= tp/(tp+fp) 召回率:r_rate= tp/(tp+fn) 漏检率:fn/(fn+tp)

[机器学习-总结] 什么是准确率, 精确率，召回率和(精确率和召回率的调和平均)

准确率, 精确率，召回率和精确率和召回率的调和平均