准确率、召回率、F值简介

数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标：

## 准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。

在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。

业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等

通俗解释：
准确率：在所有被判断为正确的文档中，有多大比例是正确的
召回率：在所有正确的文档中，有多大比例被我们判断为正确
F1测度：即衡量准确率，又衡量召回率

1、准确率（Accuracy）

准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，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。
准确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性，类别只有两个：0：不发生地震、1：发生地震。一个不加思考的分类器，对每一个测试用例都将类别划分为0，那那么它就可能达到99%的准确率，但真的地震来临时，这个分类器毫无察觉，这个分类带来的损失是巨大的。为什么99%的准确率的分类器却不是我们想要的，因为这里数据分布不均衡，类别1的数据太少，完全错分类别1依然可以达到很高的准确率却忽视了我们关注的东西。再举个例子说明下。在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点击）acc也有 99% 以上，没有意义。因此，单纯靠准确率来评价一个算法模型是远远不够科学全面的。

2、错误率（Error rate）

错误率则与准确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN)，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（sensitive）

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、精确率、精度（Precision）

精确率(precision)定义为：表示被分为正例的示例中实际为正例的比例。

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、综合评价指标（F-Measure）
P和R指标有时候会出现的矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-Measure（又称为F-Score）。
F-Measure是Precision和Recall加权调和平均
当参数α=1时，就是最常见的F1

可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。

8、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。

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