准确率、精确率、召回率和 F1 值公式

准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

精确率 = TP / (TP + FP)

召回率 = TP / (TP + FN)

F1 值 = 2 * 精确率 * 召回率 / (精确率 + 召回率)

相关问题

准确率、精确率、召回率和f1的公式是什么

在评估分类模型性能时，准确率、精确率、召回率和F1分数都是常用的指标，它们分别衡量了模型预测的准确性及各个类别预测的精细度。以下是这些指标的公式：

1. 准确率（Accuracy）: 表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。计算公式为：

   准确率 = (真正例 + 真负例) / 总样本数

2. 精确率（Precision）: 对于每个类别，表示被模型预测为正例的样本中实际为正例的比例。计算公式为：

   精确率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)

3. 召回率（Recall）: 对于每个类别，表示该类别中实际为正例的样本被模型正确识别出来的比例。计算公式为：

   召回率 = 真正例 / (真正例 + 假负例)

4. F1分数（F1 Score）: 是精确率和召回率的调和平均数，用来综合考虑这两个指标。它将精确率和召回率平衡起来，数值范围在0到1之间，越接近1表示模型性能越好。计算公式为：

   F1分数 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

准确率，精确率，召回率和F1分数的计算公式

准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）都是衡量分类模型性能的重要指标，特别是处理不平衡数据集时。以下是它们各自的计算公式：

1. **准确率（Accuracy）**:
- \( Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + FP + TN + FN} \)
其中 TP（True Positive）表示真正例，FP（False Positive）表示误报，TN（True Negative）表示真负例，FN（False Negative）表示漏报。

2. **精确率（Precision）**:
- \( Precision = \frac{TP}{TP + FP} \)
精确率表示预测为正例的样本中有多少是真正的正例。

3. **召回率（Recall）**:
- \( Recall = \frac{TP}{TP + FN} \)
召回率表示实际为正例的样本中，有多少被正确识别为正例。

4. **F1分数（F1 Score）**:
- \( F1 Score = 2 \times \frac{Precision \times Recall}{Precision + Recall} \)
F1分数是一个综合了精确率和召回率的指标，它考虑到两者之间的平衡，尤其适用于需要权衡这两个因素的情况。