召回率

准确率和召回率是广泛用于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。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先： 1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 2. 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。 3. F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值）不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网，逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。那么，这些指标分别如下：正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回率 = 700 / 1400 = 50% F值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3% 不妨看看如果把池子里的所有的鲤鱼

机器学习评价指标整理

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目录 1.准确率（Accuracy） 2.召回率（Recall） 3.精确率（Precision） 4.召回率与精确率的关系 5.误报率（FPR）与漏报率（FNR） 1.准确率（Accuracy）准确率是指我们的模型预测正确的结果所占的比例。正式点说，准确率的定义如下： $Accuracy = \frac{Number of correct predictions}{Total number of predictions}$ 对于二元分类，也可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率： $Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$ 其中，TP = 真正例，TN = 真负例，FP = 假正例，FN = 假负例。例如：该模型将 100 条流分为Tor （正类别）或no-Tor（负类别）： $Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}= \frac{1+90}{1+90+1+8}=0.91$ 准确率为 0.91，即 91%（总共 100 个样本中有 91 个预测正确）。但仔细琢磨正负例的比例，显然是不够能说明问题的。例如，我有1000个样本，其中910都是负例，模型只要学到将所有样本预测为负例，准确率即可达到91%，这样却永远检测不出正例。所以，当使用分类不平衡的数据集

理解准确率和召回率

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理解准确率和召回率 1 混淆矩阵解释 2 召回率和准确率定义 3 混淆矩阵 Reference 1 混淆矩阵解释 2 召回率和准确率定义召回率 ( R e c a l l ) = 系统检索到的相关文件系统所有相关的文件总数 = 正确预测为狗的个数系统真实是狗的个数召回率(Recall)=\frac{系统检索到的相关文件}{系统所有相关的文件总数}=\frac{正确预测为狗的个数}{系统真实是狗的个数} 召回率 ( R e c a l l ) = 系统所有相关的文件总数系统检索到的相关文件 = 系统真实是狗的个数正确预测为狗的个数准确率 ( P r e c i s i o n ) = 系统检索到的相关文件系统所有检索到的文件总数 = 正确预测为狗的个数预测模型预测为狗的个数准确率(Precision)= \frac{系统检索到的相关文件}{系统所有检索到的文件总数}=\frac{正确预测为狗的个数}{预测模型预测为狗的个数} 准确率 ( P r e c i s i o n ) = 系统所有检索到的文件总数

目标检测之IoU、precision、recall、AP、mAP详解

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目录 1. 目标检测概述 2. IoU 3.precision（精度）和recall（召回率） 4. AP和mAP 5.实际计算方法 1. 目标检测概述目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的位置和大小，是计算机视觉领域的核心问题之一。以下图为例，图中需要识别3类物体：car（车）、bicycle（自行车）、dog（狗），通过特定的目标检测算法希望最终把每类物体检测出来，每类物体用一个矩形框框出来并且输出对应的类别。因此，目标检测可以简单的理解为用个框把物体框出来并告诉我这个框里是什么。在目标检测领域需要衡量每个检测算法的好坏，因此定义了很多指标，例如常见的IoU、precision、recall、AP、mAP等，各个算法经过检测后得到每个物体的检测框和置信度，然后根据该值来计算上述指标值，从而方便大家一起来评估各个算法的优劣。每个指标各不相同，下面详细阐述每个指标的概念和计算方法。 2. IoU IoU全程为Intersection Over Union ，意思是“并集里面的交集”。它的计算可以简单的用下图表示：一个物体它会有一个真值框，英文称为ground truth，也就是我们实际为它标注的真实矩形框（一般情况下该矩形框是物体的最小外接矩形框，手工标注）。在评价一个算法的时候首先用该算法对图片进行检测，得到该物体的预测框

多label实现准确率和召回率

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#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-""" @File : recall.py @Author : 郭凯锋 @Time : 2020/1/12 17:57 @Software : PyCharm @Git-Hub : daguonice @博客园: https://www.cnblogs.com/daguonice/ """import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.metrics import recall_scoredef right_or_wrong(ypred_ele, ytrue_ele): if ypred_ele in ytrue_ele: return True else: return Falsedef get_single_score(y_true, y_pred): TP = np.sum(np.logical_and(np.equal(y_true, 1), np.equal(y_pred, 1))) FP = np.sum(np.logical_and(np.equal(y_true, 0), np.equal(y_pred, 1))) TN = np.sum(np.logical_and(np.equal(y_true, 1), np.equal

F1值

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为了能够评价不同算法的优劣，在Precision和Recall的基础上提出了F1值的概念，来对Precision和Recall进行整体评价。F1的定义如下： F1值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) 参考： https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/82aeeeba-b738-4a05-b9c2-7ec567c401fe https://blog.csdn.net/swan777/article/details/90318390 来源： CSDN 作者：御剑归一链接： https://blog.csdn.net/wj1298250240/article/details/103888691

精确率和召回率

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正样本和负样本精确率是人们所认为的正常概率召回率就是程序会把现有的事务分类错误比如程序分类8个邮件是垃圾邮件但是其实只有6个是垃圾邮件程序就分类错误2个邮件精确率就是：程序分类的正确样本/所有的正确样本召回率：程序找到的正确样本/正常样本推荐个简书地址： https://www.jianshu.com/p/4434ea11c16c 来源： CSDN 作者： _zzh 链接： https://blog.csdn.net/king_26852/article/details/103837837

详解准确率、精确率、召回率、F1值等评价指标的含义

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