accuracy和precision换算
时间: 2023-11-05 10:05:30 浏览: 41
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。
相关问题
accuracy和precision区别
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。
Accuracy Macro Precision
Accuracy、Macro Precision都是评估分类模型性能的指标,具体介绍如下:
Accuracy(准确率):是指分类正确的样本数与总样本数之比,即:
$$Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$$
其中,TP(True Positive)表示真正例,即实际为正例且被预测为正例的样本数;TN(True Negative)表示真反例,即实际为反例且被预测为反例的样本数;FP(False Positive)表示假正例,即实际为反例但被预测为正例的样本数;FN(False Negative)表示假反例,即实际为正例但被预测为反例的样本数。
Macro Precision(宏平均精度):是指将每个类别的精度求平均得到的指标。对于一个多分类问题,我们可以计算每个类别的精度,然后将这些精度相加取平均得到宏平均精度。它可以通过以下公式计算:
$$Macro\ Precision=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\frac{TP_i}{TP_i+FP_i}$$
其中,n表示类别数,$TP_i$表示第i个类别的真正例数,$FP_i$表示第i个类别的假正例数。
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