模式识别中什么是召回率?什么是准确率?什么是精确度?
时间: 2023-09-20 19:13:14 浏览: 72
在模式识别中,召回率(recall)是指在所有实际正例中,分类器正确地识别出正例的比例。准确率(precision)是指在所有分类为正例的样本中,分类器正确地识别出正例的比例。精确度(accuracy)是指正确分类的样本数与总样本数的比例。
具体而言,假设有 $N$ 个样本,其中 $M$ 个为正例,$TP$ 表示分类器将正例正确地识别出来的数量,$FP$ 表示分类器将负例识别为正例的数量,$TN$ 表示分类器将负例正确地识别出来的数量,$FN$ 表示分类器将正例识别为负例的数量,则:
召回率 $=\frac{TP}{TP+FN}$
准确率 $=\frac{TP}{TP+FP}$
精确度 $=\frac{TP+TN}{N}$
在实际应用中,召回率和准确率常常是相互矛盾的,即提高召回率可能会降低准确率,反之亦然。因此,在选择分类器时需要根据具体应用场景进行权衡取舍。
相关问题
模式识别里,什么是召回率?什么是准确率?什么是精确度?
在模式识别中,召回率(recall)是指分类器正确识别出的正例样本数占所有正例样本数的比例,即分类器对于正例的识别能力。而准确率(precision)是指分类器正确识别出的正例样本数占所有被分类为正例的样本数的比例,即分类器对于正例分类的准确性。精确度(accuracy)则是指分类器正确识别出的样本数占所有样本数的比例,即分类器总体的识别能力。
以二分类为例,设正例样本数为TP,负例样本数为TN,误判为正例的负例样本数为FP,误判为负例的正例样本数为FN,则召回率为TP/(TP+FN),准确率为TP/(TP+FP),精确度为(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)。这些指标可以帮助我们评估分类器的性能和优化分类器的参数。
为什么灵敏度(召回率)和精确率是相互制约的
灵敏度(召回率)和精确率是在二分类问题中常用的评估指标,它们之间存在相互制约的关系。灵敏度衡量了模型对正例的识别能力,即模型能够正确地将正例判断为正例的能力;而精确率衡量了模型在所有预测为正例的样本中,真正为正例的比例。
这两个指标之间的制约关系可以通过以下例子来解释:假设我们有一个二分类模型,用于判断某个疾病是否存在。如果我们将模型的决策阈值设置得很低,即模型将大部分样本都判断为正例,那么灵敏度会很高,因为模型能够捕捉到大部分真正的正例。但是,由于模型将很多负例错误地判断为正例,精确率会很低。相反,如果我们将决策阈值设置得很高,即模型只将非常确定的样本判断为正例,那么精确率会很高,因为模型的判断准确性很高。但是,由于模型漏掉了一些真正的正例,灵敏度会很低。
因此,灵敏度和精确率是相互制约的。在实际应用中,我们需要根据具体的需求来选择合适的阈值,以平衡灵敏度和精确率。如果我们更关注将所有真正的正例都找出来,可以选择较低的阈值,提高灵敏度;如果我们更关注预测结果的准确性,可以选择较高的阈值,提高精确率。
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