accuracy和precision区别
时间: 2023-05-01 12:01:03 浏览: 102
accuracy 指的是模型预测正确的比例,而 precision 指的是预测为正的样本中实际为正的样本的比例。总之,accuracy 是分类正确性的概括,而 precision 是针对正样本的分类正确性。
相关问题
accuracy和precision换算
准确率(Accuracy)和精确度(Precision)是两个不同的性能指标,它们之间没有直接的换算关系。
准确率(Accuracy)是指在分类问题中,预测正确的样本数占总样本数的比例。计算公式为:准确率 = 预测正确的样本数 / 总样本数。
精确度(Precision)是指在二分类问题中,预测为正样本的样本中,真实为正样本的比例。计算公式为:精确度 = 真正样本数 / (真正样本数 + 假正样本数)。
它们的区别在于准确率是评估整体分类结果的指标,而精确度则是评估正样本预测的准确性。因此,在不同的场景下,它们的重要性和使用方式也会有所不同。
precision和accuracy的区别
Precision和accuracy都是评估模型预测结果的指标,但它们的意义不同。
Precision(精确率)是指模型预测为正例的样本中,真正为正例的样本所占的比例。即:
Precision = TP / (TP + FP)
其中,TP表示真正为正例的样本数,FP表示预测为正例但实际为负例的样本数。Precision越高,说明模型预测为正例的样本中,真正为正例的比例越高,模型的误判率越低。
Accuracy(准确率)是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例。即:
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
其中,TP表示真正为正例的样本数,TN表示真正为负例的样本数,FP表示预测为正例但实际为负例的样本数,FN表示预测为负例但实际为正例的样本数。Accuracy越高,说明模型预测正确的比例越高,模型的整体表现越好。
因此,Precision和accuracy的区别在于Precision关注的是模型预测为正例的准确性,而accuracy关注的是整体预测的准确性。