如何理解准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F-Measure)

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2022年4月12日10:50:47如何理解准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F-Measure)已关闭评论214

 

如何理解准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F-Measure)

在机器学习中,模型训练之后会有一个评估的标准,常用的评估标准又准确率,精准率,召回率和F值。

首先声明一个概念:如上图

  • TP: 正确识别为正样本
  • TN: 正确识别为负样本
  • FP: 错误识别为正样本
  • FN: 错误识别为负样本

以上:T是True,F为False, P是positive,N是negative

准确率:Accuracy,所有样本预测正确的比例,及预测正确的正负样本 / 预测的总数量 及只要你预测正确了,不管是正样本还是负样本,都算在内。 ACC = (TP+TN) /(TP+TN+FP+FN)。

精准率:Precision,只看预测为正样本的,有多少是真正的正样本。 Precision= TP / (TP+FP)

召回率:Recall(查全率)Recall= TP / (TP+FN)即正确识别为正样本的 / 正确识别为正样本的+错误识别为负样本的

F值: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:F = (α^2+1)*P*R/α^2(P+R), 当参数α=1时,就是最常见的F1,即F1 = (2*P*R)/(P+R)

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