精准度和召回率中FN

FN（False Negative）是指实际情况为“是”但是预测结果为“否”的样本数量。在二元分类问题中，FN表示为实际为正类但被模型预测为负类的样本数。

在精准度和召回率中，FN的含义如下：
- 精准度（Precision）= TP / (TP + FP)，其中 TP 为真正例（True Positive），FP 为假正例（False Positive）。FN对精准度没有直接影响。
- 召回率（Recall）= TP / (TP + FN)，其中 TP 为真正例，FN 为假反例（False Negative）。FN对召回率有直接影响。

因此，如果FN数量很大，召回率会下降，而精准度不会受到影响。相反，如果FP数量很大，精准度会下降，而召回率不会受到影响。

相关问题

精准率和召回率怎么计算

### 回答1：
在机器学习和信息检索中，精准率和召回率是用来衡量分类器或检索系统的性能的常用指标。

精准率（Precision）表示的是模型预测为正的样本中实际也是正的样本占比，也就是：

Precision = 真正例 / （真正例 + 假正例）

召回率（Recall）表示的是所有正的样本中，被模型预测为正的样本占比，也就是：

Recall = 真正例 / （真正例 + 假反例）

通常，我们希望精准率和召回率尽可能的高，但是在实际应用中，两者往往是有一定矛盾的，因此我们可以根据实际需要来选择合适的模型。

### 回答2：
精准率和召回率是常用于评估分类模型性能的指标。

精准率（Precision）表示被分类器预测为正例的样本中真正为正例的比例。它可以通过以下公式计算：

精准率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)

召回率（Recall）表示真正为正例的样本中被分类器正确预测为正例的比例。它可以通过以下公式计算：

召回率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)

其中，真正例（True Positive）表示分类器正确预测为正例的样本数量，假正例（False Positive）表示分类器错误预测为正例的样本数量，假反例（False Negative）表示分类器错误预测为反例的样本数量。

精准率和召回率可以用一张混淆矩阵来计算。混淆矩阵包含了模型分类结果与真实标签之间的四种情况：真正例、假正例、假反例和真反例。

例如，假设一个分类器对一组100个样本进行分类，其中有80个真实为正例，20个真实为反例。分类器预测正确的正例有75个，预测错误的正例有5个，预测错误的反例有10个。

那么，根据混淆矩阵可以计算出：真正例 = 75，假正例 = 5，假反例 = 10。进而可以计算出：

精准率 = 75 / (75 + 5) = 0.9375

召回率 = 75 / (75 + 10) = 0.8824

精准率和召回率可以用于评价分类算法的两个不同指标，分别衡量了分类器正确预测的能力和反映了分类器遗漏预测的能力。在实际应用中，精准率和召回率通常会结合使用，综合评估模型的性能。

### 回答3：
精准率和召回率是在信息检索、机器学习等领域中常用的评价指标，用于衡量一个模型或算法在预测和分类问题中的性能表现。

精准率（Precision）指的是在所有被模型预测为正类的样本中，真正的正类样本的比例。其计算公式为：

精准率 = 真正的正类样本数量 / 所有被预测为正类的样本数量

召回率（Recall）指的是在所有真正的正类样本中，被模型正确预测为正类的样本的比例。其计算公式为：

召回率 = 真正的正类样本数量 / 所有真正的正类样本数量

为了更好地理解精准率和召回率，我们以一个二分类问题为例，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件。

假设我们有1000封邮件进行分类预测，其中500封为垃圾邮件，而模型正确预测为垃圾邮件的有400封，预测为正常邮件的有100封。同时，还有500封正常邮件，模型正确预测为正常邮件的有450封，误判为垃圾邮件的有50封。

根据上述数据，我们可以计算出精准率和召回率：

精准率 = 400 / (400 + 100) = 0.8

召回率 = 400 / (400 + 50) = 0.8889

精准率和召回率是相互关联的评价指标，精准率强调的是预测为正类的样本中的准确性，而召回率关注的是所有真正的正类样本中被正确预测的比例。在实际应用中，根据具体任务的需求，可以选择更注重精准率或召回率，也可以采用综合考虑两者的F1-score评价指标。

能否从精准率和召回率看出样本是否均衡

可以从精准率和召回率看出样本是否均衡。精准率反映了分类器预测为正例的样本中有多少是真正的正例，召回率反映了真实的正例中有多少被分类器正确地预测出来了。如果数据集中正负样本比例严重失衡，比如负样本数远远大于正样本数，那么分类器可能会倾向于将所有样本都预测为负例，因为这种情况下，比较容易获得较高的精准率和较低的召回率。因此，如果我们想要评估模型在不同类型的样本上的表现，我们需要在数据集中选择一定比例的各类样本，以保证样本均衡。