精确率和召回率 f1例题

精确率（Precision）和召回率（Recall）,还有F1分数是在信息检索和机器学习领域中常用的评估指标，用来衡量分类模型的性能。

精确率是指在所有被分类为正例中，真实正例的比例。公式为：精确率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)。

召回率是指在所有真实正例中，被正确分类为正例的比例。公式为：召回率 = 真正例 / (真正例 + 假负例)。

F1分数是综合了精确率和召回率的指标，它是精确率和召回率的调和平均值。公式为：F1分数 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。

举个例子来说明：

假设一个分类模型用于判断垃圾邮件，它将某个邮件分类为垃圾邮件的概率为0.8。如果我们设置一个阈值，只有当概率大于等于该阈值时才将其分类为垃圾邮件。我们将10封邮件分类结果如下：

真实情况：5封垃圾邮件，5封非垃圾邮件
分类结果：3封垃圾邮件，7封非垃圾邮件

那么，我们可以计算精确率和召回率如下：

精确率 = 3 / (3 + 7) = 0.3
召回率 = 3 / (3 + 2) = 0.6

根据精确率和召回率的计算结果，我们可以得到F1分数如下：

F1分数 = 2 * (0.3 * 0.6) / (0.3 + 0.6) = 0.375

因此，这个分类模型的精确率为0.3，召回率为0.6，F1分数为0.375。F1分数综合了精确率和召回率的性能评估，可以更全面地衡量模型的准确性和覆盖率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器学习面试题集-图解准确率，精确率，召回率](https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/90368579)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [正确率、召回率、F值例子](https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article/details/84104662)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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