precision和accuracy的区别
时间: 2023-04-24 07:00:34 浏览: 79
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。
相关问题
precision和accuracy区别 cross_val_score
Precision 和 Accuracy 都是评估模型性能的指标,但是它们的计算方式和意义不同。Precision 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;而 Accuracy 是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例。在交叉验证中,cross_val_score 可以用来计算模型的 Precision 和 Accuracy。
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。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)