什么是准确率、召回率、精确率和 F1 值?
时间: 2024-06-18 18:03:29 浏览: 25
准确率、召回率、精确率和 F1 值是评估分类模型性能的常用指标。它们的定义如下:
1. 准确率(Accuracy):指分类正确的样本数占总样本数的比例,即 TP+TN/(TP+FP+FN+TN)。
2. 召回率(Recall):指分类正确的正样本数占所有正样本数的比例,即 TP/(TP+FN)。
3. 精确率(Precision):指分类正确的正样本数占所有被分类为正样本的样本数的比例,即 TP/(TP+FP)。
4. F1 值:综合考虑了精确率和召回率,是精确率和召回率的调和平均数,即 2*Precision*Recall/(Precision+Recall)。
其中,TP 表示分类为正样本且实际为正样本的样本数,FP 表示分类为正样本但实际为负样本的样本数,FN 表示分类为负样本但实际为正样本的样本数,TN 表示分类为负样本且实际为负样本的样本数。
相关问题
准确率、召回率、精确率、F1 值分别的公式和含义是什么
准确率(Accuracy):分类正确的样本数占总样本数的比例。
$$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP+TN+FP+FN}$$
其中,TP 表示真正例(True Positive),即实际为正例且被预测为正例的样本数;TN 表示真反例(True Negative),即实际为反例且被预测为反例的样本数;FP 表示假正例(False Positive),即实际为反例但被预测为正例的样本数;FN 表示假反例(False Negative),即实际为正例但被预测为反例的样本数。
召回率(Recall):真正例占实际正例的比例。
$$Recall = \frac{TP}{TP+FN}$$
精确率(Precision):真正例占预测为正例的比例。
$$Precision = \frac{TP}{TP+FP}$$
F1 值:综合考虑精确率和召回率,是它们的调和平均数。
$$F1 = \frac{2*Precision*Recall}{Precision+Recall}$$
其中,F1 值越大,模型的效果越好。
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)
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