准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别
评价指标
1)正确率(accuracy)
正确率是我们最常见的评价指标,accuracy = (TP+TN)/(P+N),这个很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好;
2)错误率(error rate)
错误率则与正确率相反,描述被分类器错分的比例,error rate = (FP+FN)/(P+N),对某一个实例来说,分对与分错是互斥事件,所以accuracy =1 - error rate;
3)灵敏度(sensitive)
sensitive = TP/P,表示的是所有正例中被分对的比例,衡量了分类器对正例的识别能力;
4)特效度(specificity)
specificity = TN/N,表示的是所有负例中被分对的比例,衡量了分类器对负例的识别能力;
5)精度(precision)
精度是精确性的度量,表示被分为正例的示例中实际为正例的比例,precision=TP/(TP+FP);
6)召回率(recall)
召回率是覆盖面的度量,度量有多个正例被分为正例,recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive,可以看到召回率与灵敏度是一样的。
7)其他评价指标
- 计算速度:分类器训练和预测需要的时间;
- 鲁棒性:处理缺失值和异常值的能力;
- 可扩展性:处理大数据集的能力;
- 可解释性:分类器的预测标准的可理解性,像决策树产生的规则就是很容易理解的,而神经网络的一堆参数就不好理解,我们只好把它看成一个黑盒子。
详细信息
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