以下以二分類為例子進行說明
在了解精確率和召回率之前，我們先了解幾個概念
tp(true positive)：實際為正，分類器**為正
fp(false positive)：實際為負，分類器**為正
tn(true negative)：實際為負，分類器**為負
fn(false negative)：實際為正，分類器**為負
p =t
ptp+
fp
p=\frac
p=tp+f
ptp
其表示分類器**為正確的分類中究竟有多少是正確的
r =t
ptp+
fn
r=\frac
r=tp+f
ntp
其表示實際為正確的有多少是真正分類正確的
f 1=
2tp2
tp+f
p+fn
f_1=\frac
f1=2t
p+fp
+fn2
tp
其是精確率和召回率的調和均值，由2f1
=1p+
1r
\frac=\frac+\frac
f12=
p1+
r1推導而來
精確率和召回率
實際上非常簡單，精確率是針對我們 結果而言的，它表示的是 為正的樣本中有多少是真正的正樣本。那麼 為正就有兩種可能了，一種就是把正類 為正類 tp 另一種就是把負類 為正類 fp 也就是 而召回率是針對我們原來的樣本而言的，它表示的是樣本中的正例有多少被 正確了。那也有兩種可能，一種是把原來的正類 ...
精確率和召回率
例如 某池塘有1400條鯉魚，300只蝦，300只鱉。現在以捕鯉魚為目的。撒一大網，逮著了700條鯉魚，200只蝦，100只鱉。不妨看看如果把池子裡的所有的鯉魚 蝦和鱉都一網打盡，這些指標又有何變化 由此可見，正確率是評估捕獲的成果中目標成果所佔得比例 召回率，顧名思義，就是從關注領域中，召回目標類...
精確率，召回率
精確率 p tp tp fp 反映了被分類器判定的正例中真正的正例樣本的比重 召回率 r tp tp fn 反映了被正確分類的正樣本佔所有正樣本的比例 準確率 accuracy a tp tn p n tp tn tp fn fp tn 反映了分類器統對整個樣本的判定能力 能將正的判定為正，負的判定...