召回率與準確率詳解
一、概述
(一) 準確率(precision)
(二) 召回率(recall)
(三) f值(f-measure)
在機器學習、資料探勘、推薦系統完成建模之後，需要對模型的效果做評價。
二、詳解
混淆矩陣：
true positive(真正，tp)：將正類**為正類數
true negative(真負，tn)：將負類**為負類數
false positive(假正，fp)：將負類**為正類數誤報 (type i error)
false negative(假負，fn)：將正類**為負類數→漏報 (type ii error)
預 測 類 別實際
類別yesno
sumyes
tpfn
p(實際為yes)
nofp
tnn(實際為no)
sump』 (被分為yes)
n』 (被分為no)
p+n(一) 準確率（accuracy）
計算公式：
(二) 錯誤率（error rate）
計算公式：
其中，error rate = 1 - acc
(三) 靈敏度（sensitive）
計算公式：
表示的是所有正例中被分對的比例，衡量了分類器對正例的識別能力。
(四) 特效度（specificity）
計算公式：
表示的是所有負例中被分對的比例，衡量了分類器對負例的識別能力。
(五) 精確率、精度（precision）
計算公式：
表示被分為正例的示例中實際為正例的比例。
(六) 召回率（recall）
計算公式：
召回率與靈敏度是一樣的。
(七) 綜合評價指標（f-measure）
計算公式：
當引數a為1時最為常見
即:
可知f1綜合了p和r的結果，當f1較高時則能說明試驗方法比較有效。
(八)
1、roc曲線：
roc（receiver operating characteristic）曲線是以假正率（fp_rate）和假負率（tp_rate）為軸的曲線，roc曲線下面的面積我們叫做auc，如圖1-1所示：
圖1-1 roc曲線
召回率與準確率
召回率和準確率是資料探勘中 網際網路中的搜尋引擎等經常涉及的兩個概念和指標。召回率 recall，又稱 查全率 還是查全率好記，也更能體現其實質意義。準確率 precision，又稱 精度 正確率 以檢索為例，可以把搜尋情況用下圖表示 相關 不相關 檢索到 a b 未檢索到 c d a 檢索到的，相...
召回率與準確率
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召回率與準確率
召回率與準確率 fleetyang 召回率和準確率是資料探勘中 網際網路中的搜尋引擎等經常涉及的兩個概念和指標。召回率 recall，又稱 查全率 還是查全率好記，也更能體現其實質意義。準確率 precision，又稱 精度 正確率 以檢索為例，可以把搜尋情況用下圖表示 相關不相關 檢索到 a b ...