讲讲关于Precision 与 Recall 的概念
TP, FP 可以划分为T,F,P解释, 如:TP,正确的划分为正例的
Precision 精准率
公式为:p = TP/(TP + FP)
解释为: 正确的正例/ 正确的正例 + 错误的正例
看如下例子:
其中: TP(true positive) = 20
FP (False positive)= 30 理解为错误的划分为正确的例子的数量,30个男生
所以p = 2/5
精准率可以解释为: 划分正确的比例,所以等于正确的/ 所有的
Recall 召回率
公式为:
p = TP/(TP + FN)
FN : false nagitive 即错误判断为负样本了,也就是0 个,没有把女生判断为男生。
TN: true nagitive 正确的判断为负样本的, 也就是剩下的50个男生, 也就是50
公式的理解
精度: 我们通常说非常准确, 主要是因为你检测的东西每一个都是对的,不考虑是否全部检测到,所以只需要考虑精准度,
也就是每个判断是不是对的,所以用正确的/所有的 ,就是概率, 而
正确的 = TP
所有的 = TP + FP
理解为: 错误判断为正确的,加上判断正确的,就是所有的, 好比下图,你需要检测人, 把错误的箱子也当成人了,这个就是错误的判断为人的。 所以p = 2/(2 +1) = 2/3 大概66.66% 的正确判断
而查全率,recall,也可以叫召回率
理解为:查到的所有物品/所有应查到的
查到的所有正确物品 = TP
所有应查到的 = TP + FN
FN 可以理解为:错误的判断为负例子的,本来应该是正确的物品,你应该检测到的,被误判为负的,没有标记,就是成了漏网之鱼了,所以加上正确的判断样本,就是所有应该判断的样本数
如上图:红框为漏掉的样品,即 TP = 2 FN = 2 所以查全率为0.5
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