precision recall f1-score support分别是什么意思
时间: 2024-04-28 09:26:54 浏览: 51
precision、recall和f1-score是模型评价中常用的三个指标,用于评估模型的分类效果。这些指标通常用于二分类问题。
- precision(精确率):预测为正类的样本中,真正为正类的比例,即 TP / (TP + FP),其中 TP 表示真正的正样本,FP 表示被预测为正样本但实际上是负样本的样本数量。精确率越高,说明模型预测为正类的样本中真正为正类的比例越高。
- recall(召回率):真正为正类的样本中,被预测为正类的比例,即 TP / (TP + FN),其中 FN 表示真正的正样本但被预测为负样本的样本数量。召回率越高,说明模型能够预测出更多的正样本,漏诊率(FN/(TP+FN))越低。
- f1-score:精确率和召回率的调和均值,即 2 * (precision * recall) / (precision + recall)。f1-score综合考虑了精确率和召回率,当两者的值差距较小时,f1-score的值较高。f1-score越高则说明模型的分类效果越好。
- support:表示每个类别在数据集中的样本数量。
这些指标的取值范围为0到1,1表示最优的分类效果。
相关问题
precision recall f1-score support分别是什么
Precision、Recall 和 F1-Score 是评估分类模型效果的指标,其中:
- Precision(精确率):该指标表示正确预测为正样本(真实值为正)的样本数占预测为正样本的样本数的比例,也可以理解为在所有预测为正样本中,有多少个是正确的。
- Recall(召回率):该指标表示真实为正样本的样本数占预测为正样本的样本数的比例,也可以理解为在所有真实为正样本中,有多少个被正确地预测为正样本了。
- F1-Score:这是精确率和召回率的调和平均数,它综合地评估了模型的分类效果,取值范围为 0-1。
支持数(support)是指在数据集中实际出现的某个类别的样本数。
在机器学习模型评估报告中,通常会包含 Precision、Recall、F1-Score 和 Support 这四项指标的数值。
precision recall f1-score support accuracy指的是什么
这些指标是用于衡量分类模型的性能的指标:
- Precision(精确率):表示被分类器预测为正例的样本中,实际为正例的比例。
- Recall(召回率):表示实际为正例的样本中,被分类器预测为正例的比例。
- F1-score(F1分数):综合考虑Precision和Recall,是二者的调和平均数,一般用于不平衡数据集。
- Support(支持度):表示每个类别在样本中出现的次数。
- Accuracy(准确率):表示被分类器正确分类的样本数量占总样本数量的比例。
其中,Precision、Recall和F1-score都是关于正例的度量,Accuracy则是关于全部样本的度量。
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