Recall介绍和计算公式
时间: 2023-05-29 14:06:21 浏览: 92
Recall是一种衡量模型性能的指标,它表示模型预测出的正确结果占所有正确结果的比例。公式如下:
Recall = True Positive / (True Positive + False Negative)
True Positive是指模型预测结果为正,并且实际结果也为正的数量。False Negative是指模型预测结果为负,但实际结果为正的数量。
如果模型预测结果准确,则Recall值就会接近1;如果模型预测结果不准确,则Recall值就会接近0。提高Recall值的一种方法是降低False Negative的数量,即减少模型漏掉正确结果的情况。
相关问题
precision和recall计算公式
Precision 和 Recall 的计算公式如下:
Precision = TP / (TP + FP)
Recall = TP / (TP + FN)
其中,TP 表示真正例(True Positive)、FP 表示假正例(False Positive)、FN 表示假负例(False Negative)。
𝐹𝛽score的介绍和计算公式
𝐹𝛽score是一种评价模型预测能力的指标,它是基于Precision和Recall之间的平衡而产生的。𝐹𝛽score可以用来衡量分类模型对正例和负例的分类能力。
𝐹𝛽score的计算公式为:
𝐹𝛽score = (1 + 𝛽²) * Precision * Recall / (𝛽² * Precision + Recall)
其中,𝛽是一个权重参数,用来平衡Precision和Recall之间的关系。当𝛽=1时,𝐹𝛽score即为F1 score,权重平衡Precision和Recall。当𝛽>1时,模型会更加注重Recall的表现,当𝛽<1时,模型会更加注重Precision的表现。
Precision表示模型预测为正例的样本中,真正为正例的比例,计算公式为:
Precision = TP / (TP + FP)
Recall表示真正为正例的样本中,被模型预测为正例的比例,计算公式为:
Recall = TP / (TP + FN)
其中,TP表示真正例,FP表示假正例,FN表示假反例。