NLP(13): Recall，precision，F1-score

其他 2021-02-28 16:11:18 阅读次数: 0

系统的评估

1、准确率：accuracy

预测正确的/所有样本个数

2、精确率：precision

预测为正的里面有多少真实为正的样本

3、召回率：recall

真实为正的样本有多少预测为正

在这里插入图片描述
对于一个1000个样本的training data，5个人为癌症，95个人为非癌症。
准确率很高，但并不是有效的评估。

acc：TP+TN/TP+TN+FN+FP
precision：TP/TP+FP
recall: TP/TP+FN

4、同时使用recall和precision做模型评估

F1-score

在这里插入图片描述
single-metric 去评价一个系统

在这里插入图片描述

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转载自blog.csdn.net/weixin_51182518/article/details/113782571

NLP(13): Recall，precision，F1-score

详解分类指标Precision，Recall，F1-Score

Precision(查准率) 、Recall(查全率)、F1-Score(F-Measure)、Accuracy(准确率)

精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC、AUC

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准确率(Accuracy), 精确率(Precision，也可称为查准率), 召回率(Recall，也可称为查全率)和F1-Measure（也称为F1-Score)的一些总结

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