召回率和精确率(recall and precision)
#记性不好写博客以记之
召回率(recall)
公式:Recall = TP /TP+FN
定义:所有的正样本中,我们识别出来的比例。召回率又叫查全率、击中的概率。
精准率(precision)
公式:Precision = TP /TP+FP
定义:所有识别成正样本中,有多少是真正的正样本。精准率又叫查准率、误杀率。
#关于TP、TN、FP、FN中的T、F(True、False)意为样本预测正确、错误;P、N(positive、negative)预测为正、负样本。
TP就是预测为正样本,实际为正样本的个数。
FN就是预测为负样本,实际为正样本的个数
(TP+FN 包含了所有正样本)
TN就是预测为负样本,实际为负样本的个数
FP就是预测为正样本,实际为负样本的个数
(TN+FP包含了所有负样本)
例1、对预测癌症患病情况的分类而言,我们对召回率更看重,不希望有病例被误判为没有患癌症,我们希望把所有癌症情况都预测出来,宁可错杀一千也不放走一个。
例2、对于买彩票这个例子而言,我们显然对精准率更看重,在乎彩票中了的概率越高越好。
有些时候对召回率、精准率要求不高所以可以考虑,对这两个的
调和平均数
F1-Score = 2PR /P+R = 2TP/(2TP+FP+FN)
这个F1值越高说明结果越好。
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