Recall（检出率）和 Precision(准确率）

Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);在信息检索(如搜索引擎).自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数. Precision:被检测出来的信息当中正确的或者相关的(也就是你想要的)信息中所占的比例(预测的正样本数占总样本的比例): Recall:所有正确的信息或者相关的信息(wanted)被检测出来的比例(总样本中的正样本数占预测总样本数的比例).   表格中的翻译比较重要,可以帮助理解. true positives (纳真)    

~ false positives 虚警率 ~ false negative 漏检率 ~ recall 检出率/查全率 ~ precision 正确率 ~ intergral images 积分帧(算法),该算法能够快速算出区块的灰度和 An integral image helps you rapidly calculate summations over image subregions. Every pixel in an integral image is the summation o

preision与recall之间的权衡 依然是cancer prediction的例子,预测为cancer时,y=1;一般来说做为logistic regression我们是当hθ(x)>=0.5时,y=1; 当我们想要在预测cancer更确信时(因给病人说他们有cancer会给他们带来很重大的影响,让他们去治疗,所以想要更确信时再告诉病人cancer的预测): 我们可以将阀值设为0.7,这时我们将有一个高的precision(因为标注出有cancer的都是很确信的),和一个低值的recall

首先我们先来看一组机器学习评价标准中中常见概念, 总结如下表 术语 缩写 含义 True Positive TP 被模型预测为正的正样本 True Negative TN 被模型预测为负的负样本 False Negative FN 被模型预测为负的正样本 False Positive FP 被模型预测为正的负样本 上述定义解读如下 true, false 表明算法预测的正确与否 positives, negatives 为模型预测为正例/负例 在理解一个组合的含义时, 先看第二个关键字含义, 然

Precision Recall AP(Average Precision) 单纯用 precision 和 recall 都不科学,更科学的做法是把 PR曲线下的面积当做衡量尺度(这就是AP).这里的 average,等于是对 precision 进行 取平均 . 连续PR曲线 离散PR点 MAP(Mean Average Precision) MPA=mean(AP),其中AP是每个object的Average Precision(包括background) 原文地址:https://www

from : http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41551797 在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法来进行数值预测.逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类.实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀.现在让我们来一探究竟. 1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小

7 Machine Learning System Design Content 7 Machine Learning System Design 7.1 Prioritizing What to Work On 7.2 Error Analysis 7.3 Error Metrics for Skewed Classed 7.3.1 Precision/Recall 7.3.2 Trading off precision and recall: F1 Score 7.4 Data for ma

常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差) RRSE(Root Relative Squared Error, 相对平方根误差) MAE(Mean Absolute Error, 平均绝对误差) RAE(Root Absolute Error, 平均绝对误差平方根) LSM(Least Mean Squared, 最小均方) LSM(Le

1.评估分类器性能的度量 当建立好一个分类模型之后,就会考虑这个模型的性能或准确率如何,这里介绍几种分类器评估度量如下表: 假设在有标号的元组组成的训练集上使用分类器.P是正元组数,N是负元组数. 度量 公式 准确率.识别率 (TP+TN)/(P+N) 错误率.误分类率 (FP+FN)/(P+N) 敏感度.真正例率.召回率 TP/P 特效型.真负例率 TN/N 精度 TP/(TP+FP) F.F1.F分数 精度和召回率的调和均值 2*precision*recall/(precision+rec