准确率、精准率、召回率和F1值详解

专业术语的中英文对照表
	英文名
准确率	Accuracy
精准率	Precise
召回率	Recall
F1值	F1 measure

Precise和Recall是广泛应用在信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量；F1 measure是综合Precise和Recall两个指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。Precise、Recall和F1 measure都是通过混淆矩阵计算出来的，下表是对混淆矩阵的介绍：

混淆矩阵
	预测的类别
实际的类别		Positive	Negative	合计
	Positive	TP	FN	正样本
	Negative	FP	TN	负样本
	合计	样本被预测为Positive	样本被预测为Negative	Positive+Negative

其中：

TP表示正确地把正样本预测为正；

FN表示错误地把正样本预测为负；

FP表示错误地把负样本预测为正；

TN表示正确地把负样本预测为负；

Precise

Recall

F1 measure

Accuracy

Precise

表示正确预测正样本占实际预测为正样本的比例

$Precise = \frac{TP}{TP+FP}$

Recall

表示正确预测正样本占正样本的比例

$Recall = \frac{TP}{TP+FN}$

F1 measure

$F1 = \frac{2}{\frac{1}{Precise}+\frac{1}{Recall}} = 2 \cdot \frac{Precise \cdot Recall}{Precise + Recall}$

Accuracy

表示预测符合标签的样本与总样本的比例

$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$

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Precise

Recall

F1 measure

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