评估和计算Top-N准确率: Top 1和Top 5

Question

我遇到过一些(机器学习-分类问题)期刊论文，提到了使用Top-N方法评估准确性。数据表明，在相同的训练、测试条件下，Top1准确率= 42.5%，Top-5准确率= 72.5%。我想知道如何计算top-1和top-5的百分比？

有没有人能给我看一下计算这个的例子和步骤？

谢谢

Answer 1

Top-1精度是传统的精度:模型答案(概率最高的那个)必须恰好是预期的答案。

Top-5准确性意味着模型5中任何一个最高概率的答案都必须与预期答案匹配。

例如，假设您正在使用神经网络将机器学习应用于对象识别。图中显示了一只猫的图片，这些是神经网络的输出：

• 老虎:0.4
• 狗:0.3
• 猫: 0.1
• Lynx: 0.09

H19狮子:0.08

• 鸟:0.02

熊: 0.01

使用top-1精度，您将此输出计数为错误的，因为它预测了一只老虎。

使用top-5精度，您可以将此输出算作正确的，因为cat是前5个猜测之一。

Answer 2

准确率的补充是错误，前1个错误是分类器没有给出正确类别的最高概率分数的时间百分比。前5个错误：-分类器在前5个概率或猜测中未包括正确类的时间百分比。