precision-recall是什么
时间: 2023-10-26 09:07:26 浏览: 40
Precision-recall(准确率-召回率)是一种用于评估分类模型性能的指标,特别在处理不平衡数据集或关注于正样本的问题上非常有用。准确率和召回率是根据分类模型的预测结果和真实标签计算得出的。
准确率(Precision)表示分类器正确预测为正样本的样本数量占所有预测为正样本的样本数量的比例。具体计算公式为:
准确率 = TP / (TP + FP)
其中,TP(True Positive)表示真实为正样本且被正确预测为正样本的数量,FP(False Positive)表示真实为负样本但被错误地预测为正样本的数量。
召回率(Recall)表示分类器正确预测为正样本的样本数量占所有真实正样本的样本数量的比例。具体计算公式为:
召回率 = TP / (TP + FN)
其中,FN(False Negative)表示真实为正样本但被错误地预测为负样本的数量。
准确率衡量了分类器在预测为正样本的样本中的正确性,而召回率衡量了分类器对于真实正样本的覆盖程度。这两个指标往往存在一种权衡关系,提高准确率可能会降低召回率,反之亦然。
常见的做法是将准确率和召回率综合考虑,使用F1-score(F1值)作为综合评价指标。F1-score是准确率和召回率的调和平均值,计算公式为:
F1-score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)
准确率-召回率曲线(Precision-Recall Curve)则是通过改变分类器的预测阈值,绘制出不同阈值下的准确率和召回率之间的关系曲线。该曲线可以帮助我们选择合适的阈值,以平衡准确率和召回率的要求。