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权衡查准率和召回率
上一节讲了当遇到偏斜类的时候，如何对算法效果进行评价，使用查准率和召回率。在很多实际应用中，我们还希望能在查准率和召回率间进行权衡，使得两个指标都取得不错的结果。 权衡查准率和召回率的例子 还是用逻辑回归来进行癌症分类的例子，如下图。图中右上角框起来的是上节讲的“查准率”和“召回率”的定义公式，忘了的可以翻翻上一节的内容。 ? 我们就搞两个模型，一个是高查准率、低召回率的；一个是高召回率、低查准率的。 ? 对于大多数回归模型，你更改这个临界值（threshold）会改变查准率、召回率。 一种办法，算查准率P和召回率R的均值，如下图。 而到底怎样的查准率、召回率的取值比较好，可以使用F1值进行权衡。 又或者，可以同时两个模型并存：（1）高查准率、低召回率；（2）高召回率，低查准率。
95130发布于 2021-05-13 - 来自专栏决胜机器学习
机器学习（十三） ——交叉验证、查准率与召回率
机器学习（十三）——交叉验证、查准率与召回率 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、样本集使用方案 1、测试集 为了验证系统设计的是否准确，通常需要预留10%-20%的样本集，作为测试集，校验模型的准确率 为了弥补这个情况，则引入查准率和召回率的概念。 2、查准率 查准率，表示的是真正例占所有预测结果是正例的比例，即查准率=TP/(TP+FP)，其衡量的是算法的正确性。 4、关系 查准率和召回率关系如下图所示： ? 当一个算法的查准率很高，通常召回率就较低；反之亦然。考虑到logistic回归算法中，目前采用的是h(x)>=0.5时，认为y=1。 这时候的系统非常的“大胆”，只要有一丝的可能，其都认为结果是1，虽然0.1离1还差了10倍。
2.8K30发布于 2018-03-07 - 来自专栏深度学习自然语言处理
详谈P(查准率)，R(查全率)，F1值
比如我们的香蕉中 1 表示好的，0表示坏的，有10个香蕉： gold : [ 1，1，1，1，1，0，0，0，0，0 ] pred： [ 1，0，1，1，1，1，1，0，0，0 ] 注释：gold P(Precision) 查准率：就是上面说的"准"。字面意思好理解呀，就是在预测当中查找准确个数的比例。 真正预测准确的数量/所有真正好的数量 = 4 / 5 F值是： F(k) = ( 1 + k ) * P * R / ( ( k*k ) * P + R ) 注释：k>0 度量了 查全率 对 查准率 k>1查全率有更大影响；k<1查准率有更大影响。 在这个实例中可以表示为：k>1就是查全率有更大影响，就是好的香蕉最好都预测出来，因为你觉得不想把好的当成坏的扔点( 真可惜，我爱吃啊 ) ；k<1查准率有更大影响，就是一定要准确，省时间，省力更重要，不在乎好的香蕉当坏的扔点
1.1K90发布于 2018-04-10 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
第三章 1.1-1.3 查准率查全率F1 分数
查准率,查全率,F1 分数 假设现在你需要识别猫的图片,并且你已经开发出了 A 和 B 两个分类器.评估你的分类器的方式是观察他的查准率(precesion)和查全率(recall) ? Precision 查准率 在你的分类器标记为猫的例子中,有多少真的是猫.95% 的机会表示当你的分类器认为这是一只猫时,95%的机会分类正确. 事实证明,虽然使用查准率和查全率来评估一个分类器是十分合理的,但是查准率和查重率之间往往需要一个折衷. 例如如果出现 A 分类器在查全率上表现得更好,但是 B 分类器在查准率上表现得更好. F1 分数 在机器学习的文献中,权衡查准率 P 和查全率 R 的方法是计算 P 和 R 的调和平均值(harmonic mean)即 F1 分数. ? Summary 很多机器学习团队都是这样,有一个开发集,用于测量查准率和查全率还会定义一个单一数值评估指标(单实数评估指标)能让你快速从众多分类器中挑选合适的分类器.加速机器学习算法的迭代过程. ?
74120发布于 2020-08-14 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
11机器学习系统设计3-4查全率查准率F1分数
这样，对于总是预测病人肿瘤为良性的算法，其查全率是 0 ---- 11.4 查准率和查全率之间的权衡 Trading Off Precision and Recall 首先回顾 查准率(Precision ) 和 查全率(Recall) 的定义,其中 查准率（Precision）=TP/（TP+FP） 例，在所有预测有恶性肿瘤的病人中，实际上有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。 如果 希望只在非常确信的情况下预测为真（肿瘤为恶性） ，即希望 更高的查准率 ，可以使用比 0.5 更大的阀值，如 0.7，0.9。 对于同一个机器学习系统不同的阈值往往对应 不同的查准率和查全率 ，那如何选择阈值才能平衡查准率和查全率，使其都有较好的结果呢？ ? F1 值 使用 F1 值: 其中 P 表示 查准率 ，R 表示 查全率 。选择 F1 值最高的阈值。
81310发布于 2020-08-14 - 来自专栏杨熹的专栏
机器学习中常用评估指标汇总
综合考虑查准率，查全率的度量 当 查准率＝查全率 时的点，谁大谁比较优。 F1 度量： 也是综合考虑查准率，查全率的度量，比 BEP 更常用： ? 则查全率有更大影响，β < 1 则查准率有更大影响，β ＝ 1 则为 F1。 All (OvA) 分类问题 这时会在 n 个二分类问题上综合考虑查准率，查全率。 宏～ ：先在每个混淆矩阵上计算率，再求平均 宏查准率 ? 宏查全率 ? 宏 F1 ? 此时，可以设定 代价矩阵 cost matrix： 如果将第 0 类预测为 第 1 类造成的损失更大，则 cost01 > cost10，相反将第 1 类预测为 第 0 类造成的损失更大，则 cost01 < cost10 : ?
1.2K100发布于 2018-04-03 - 来自专栏Python进阶之路
深度学习笔记 常用的模型评估指标
，Recall指标在中卫里常被称为查全率或者是召回率，查准率 P 和查全率 R 分别定义为： 查准率P和查全率R的具体含义如下： 查准率(Precision）是指在所有系统判定的“真”的样本中，确实是真的的占比 ，一般而言，查准率高时，查全率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低。 情愿发出1000次警报，把10次地震都预测正确了；也不要预测100次对了8次漏了两次。所以我们可以设定在合理的precision下，最高的recall作为最优点，找到这个对应的threshold点。 在数据极度不平衡的情况下，譬如说1万封邮件中只有1封垃圾邮件，那么如果我挑出10封，50封，100…封垃圾邮件（假设我们每次挑出的N封邮件中都包含真正的那封垃圾邮件），Recall都是100%，但是FPR 分别是9/9999, 49/9999, 99/9999（数据都比较好看：FPR越低越好），而Precision却只有1/10，1/50， 1/100 （数据很差：Precision越高越好）。
85110发布于 2021-12-01 - 来自专栏一些有趣的Python案例
《机器学习》学习笔记（二）——模型评估与选择
最常用的取值为10（还有5、20等），此时称为10折交叉验证。 那么查全率=TP/(TP+FN)=40/(40+10)=80% 查准率=TP/(TP+FP)=40/(40+0)=100% 2.2.3 查准率-查全率曲线（P-R曲线）、BEP 15 9/16 9/17 9/18 10/19 10/20] 这里简单解释一下，y计算的是查准率(预测为真正例的样本数÷所有预测为正例的样本数) 第一个数1/1：预测结果为正，样本显示为正 于是下面我们引入了宏观查准率、查全率、F1 和 微观查准率、查全率、F1。 为10 那么整个1×1的区域被分为10×10=100个小矩形，每个小矩形面积0.1×0.1=0.01 一共上移及右移次数为10+10
2.9K11发布于 2021-02-02 - 来自专栏机器学习与统计学
分类模型评估指标汇总
通常来讲，查准率高，查全率就低，反之亦然。 或者固定查全率，比较查准率。 β>0，β度量了查全率对查准率的重要性，β=1时即为F1 β>1，查全率更重要，β<1，查准率更重要 多分类的F1 多分类没有正例负例之说，那么可以转化为多个二分类，即多个混淆矩阵，在这多个混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率 ，即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率，再求平均，这样得到“宏查准率”，“宏查全率”和“宏F1” ? 方法2 把混淆矩阵中对应元素相加求平均，即 TP 的平均，TN 的平均，等，再计算查准率、查全率、F1，这样得到“微查准率”，“微查全率”和“微F1” ? ?
1.4K10发布于 2019-12-04 - 来自专栏讲编程的高老师
偏斜类的误差度量
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第68篇，对应第6周第10个视频。 当我们遇到偏斜类时，经常使用查准率（Precision）和召回率（recall）的概念。这两个概念适用于二分类问题。 对于一个二分类问题，预测结果和实际结果有四种组合。 查准率Precision的意思是，TP/(TP+FP)。就是你所有预测为真那些样本中，预测正确的样本的占比。癌症那个例子就是，算法认为的所有癌症患者中真正的癌症患者占比是多少。查准率越高越好。 这样，如果一个算法同时有较好的查准率和召回率，那这个算法就还是不错的。注意：使用查准率和召回率的时候，我们让那个出现比较少的情况为1（y=1出现较少）。
71250发布于 2021-05-13 - 来自专栏数据万花筒
你真的了解模型评估与选择嘛
1.查准率、查全率与F1 A.查准率（precision）：被认定为正例的里面，判断正确的比例。 B.查全率（recall）：真实正例里，被判断出为正例的比例。 C.F1衡量查准率与查全率 ? .一般来说，查准率高时，查全率往往偏低;而查全率高时，查准率往往偏低,可以通过P-R曲线来取两者的平衡值 ? "平衡点"是"查准率=查全率"时的取值。 但更常用的使用F1来衡量查准率与查全率； F1基于查准率与查全率的调和平均： ? sum为样例总数，具体应用中可能对P和R有不同的倚重。 比如商品推荐中，为了尽可能少打扰用户，更希望推荐内容确是用户感兴趣的，这时候查准率更重要。而在逃犯检索系统中，更希望尽可能少漏掉逃犯，此时查全率更重要。 (a)和(b)展示的是分类其在原始测试集(正负样本分布平衡)的结果，(c)和(d)是将测试集中负样本的数量增加到原来的10倍后，分类器的结果。
1.1K30发布于 2020-12-30 - 来自专栏Python数据科学
【机器学习笔记】：一文让你彻底记住什么是ROC/AUC（看不懂你来找我）
举个简单的例子，比如在一个总样本中，正样本占90%，负样本占10%，样本是严重不平衡的。 选取合适的阈值点要根据实际需求，比如我们想要高的查全率，那么我们就会牺牲一些查准率，在保证查全率最高的情况下，查准率也不那么低。 F1分数同时考虑了查准率和查全率，让二者同时达到最高，取一个平衡。F1分数的公式为 = 2*查准率*查全率 / (查准率 + 查全率)。我们在图中看到的平衡点就是F1分数得来的结果。 还是拿之前的例子，总样本中，90%是正样本，10%是负样本。我们知道用准确率是有水分的，但是用TPR和FPR不一样。 这里，TPR只关注90%正样本中有多少是被真正覆盖的，而与那10%毫无关系，同理，FPR只关注10%负样本中有多少是被错误覆盖的，也与那90%毫无关系，所以可以看出：如果我们从实际表现的各个结果角度出发
3.4K20发布于 2018-10-18 - 来自专栏全栈程序员必看
PR曲线 可算是明白了 precision recall曲线
比如阈值0.9，只有第一个样本被我判断为正例，那么我的查准率precision就是100%,但是查全率recall就是10%。 阈值0.1，所有样本都被我判断为正例，查全率是100%，查准率就是50% 最后我能得到若干对precision，recall值(P,R) : (1, 0.1),… ,(0.5,1),将这若干对花在图上
63000编辑于 2022-07-04 - 来自专栏图学习
机器学习模型评估指标
（有些不在名单中的人也会点击的） 这个场景中，第一个问题的答案是查准率，第二个问题的答案是查准率。 查准率高时，查全率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低。 如现实场景，当我想要提高查全率（接触更多可能点击的人），就可能使得查准率降低（花费更多的成本来接触更多人）；如果想要提升查准率（降低成本），就可能使得查全率降低（只能找比较少的目标对象）。 通常只有在一些简单任务中，才可能使查全率和查准率都很高。 ； 平衡点Break-Even Point（BEP）为查全率=查准率时的取值，值越大性能越优； 比较P-R曲线下的面积大小，在一定程度上表征分类器在查准率和查全率上取得双高的比例。
3.1K144发布于 2021-11-04 - 来自专栏SuperFeng
机器学习系列16：机器学习系统设计
其中用到了评估度量值:查准率（precision）和召回率（recall）。如下图： ? 可以知道，查准率是在所有我们预测结果为真的情况下，预测成功的概率；召回率是在所有实际结果为真的情况下，我们预测成功的概率。 那么回到刚才的问题，查准率是在所有我们预测为癌症的患者中，实际患有癌症的概率；召回率是在全部实际患有癌症的患者中，我们预测成功的概率。 权衡查准率和召回率 回顾逻辑回归算法： ? 当我们把临界值 0.5 增大，查准率就会增大而召回率就会减小，当我们把临界值 0.5 减小，查准率就会减小而召回率就会增大。 ? 根据 F1 值的定义，当查准率和召回率其中有一个为 0 时，F1 值就为 0，因此 F1 值可以作为评估度量值。
59020发布于 2019-09-26 - 来自专栏数据分析1480
3个最常用的分类模型评估指标！
于是，对应地定义查准率（precision）和查全率（recall）这两个技术指标（有的文献里，将查准率翻译为精确率；将查全率翻译为召回率）来评估一份预测结果的效果。比较直观的定义如图2所示。 ? 具体的定义如公式（3），从数学上来看，它其实是查准率与查全率的调和平均数。对于二元分类问题， ? 综合考虑了预测结果的查准率和查全率，是一个比较好的评估指标。 ? 其实从模型的角度来看，查准率与查全率的“相互矛盾”给了我们更多的调整空间。应用场景不同，我们对查准率和查全率的要求是不一样的。在有的场景中，关注的焦点是查全率。 也就是说，电商平台重视查全率，但不太关心查准率。这时就可以调低模型的预测标准，通过牺牲查准率来保证查全率。 但在有的场景中，查准率才是重点。 当靠近0时，偏向查准率，而很大时，则偏向查全率，如图4所示。 ? ? 图4 04 总结 查准率、查全率和F-score是最为常用的二元分类结果评估指标。
3.1K10发布于 2019-05-22 - 来自专栏杨丝儿的小站
【机器学习】第六部分：模型评估
类似的问题在很多分类场景下都会出现，“查准率”（precision）与“召回率”（recall）是更为适合的度量标准。 一般来说，查准率高时，召回率往往偏低；召回率高时，查准率往往偏低。 例如，在病毒感染者检测中，若要提高查准率，只需要采取更严格的标准即可，这样会导致漏掉部分感染者，召回率就变低了；反之，放松检测标准，更多的人被检测为感染，召回率升高了，查准率又降低了. 通常只有在一些简单任务中，才能同时获得较高查准率和召回率。 查准率和召回率在不同应用中重要性也不同。 根据混淆矩阵，查准率、召回率也可表示为： 查准率 = 主对角线上的值 / 该值所在列的和 召回率 = 主对角线上的值 / 该值所在行的和 ④ 实验 利用sklearn提供的朴素贝叶斯分类器分类，并打印查准率
1.3K10编辑于 2022-02-18 - 来自专栏梦里茶室
西瓜书概念整理（chapter 1-2）熟悉机器学习术语
: 符号主义(363)（symbolism） 基于逻辑表示 Page10: 连接主义（connectionism） 基于神经网络 Page10: 人工智能 有很多种说法。。 Page30: 查准率（precision） 预测为真且正确的结果占所有预测结果的比例。 Page31: P-R曲线 查准率（纵轴）与查全率（横轴）的关系曲线 Page31: 平衡点（break-even point，bep） 查准率=查全率时的取值。 )，p是样例为正例的概率 归一化代价： cost_norm = (FNR * p * cost01 + FPR * (1-p) * cost10)/(p * cost01+ (1-p) * cost10 τx² = (|e01-e10|-1)²/(e01+e10) 是否服从自由度为1的卡方分布（标准正态分布变量的平方） Page41: 列联表(187) 见McNemar检验 Page42: Friedman
1.7K100发布于 2017-12-29 - 来自专栏JNing的专栏
机器学习: 性能度量
介绍 在机器学习中，性能度量主要体现在三个指标： 查准率（P）、查全率（R）、F1 。 def performance(tp, fn, fp, tn): # 查准率 P = tp / float(tp + fp) # 查全率 R = tp / float(tp P, R, F1 = performance(white_pixels, red_pixels, green_pixels, black_pixels) print '查准率 P = {:>.3f}, red_pixels = 29158, 530899, 75994, 3949 sum_pixels = 640000 def performance(tp, fn, fp, tn): # 查准率 F1 = 0.930 以 标注框结果 作为 预测值， 二值化结果 作为 ground_truth 时： 实际 横截面区域 占图像 0.948， 预测值为 0.836， 损失比例为 0.119 查准率
79720发布于 2018-09-28 - 来自专栏DeepHub IMBA
精度是远远不够的：如何最好地评估一个分类器？
混淆矩阵的用途是计算查准率和查全率。 查准率与查全率（Precision & Recall） 查准率（又称准确率）和查全率（又称召回率）相比分类精度来说更进一步，使我们对模型评估有了更加具体的了解。 查准率衡量的是我们的分类器预测正类的准确性 ? 查准率的重点在于准确地预测正类，它显示了我们预测的正类中有多少是真正的正类。 我们不可能同时提高查准率与查全率，因为这二者仿佛鱼和熊掌，不可兼得。提高查准率会降低查全率，反之亦然。根据任务的不同，我们可以最大限度地提高查准率或查全率中的某一个。 还有一种指标把查准率与查全率结合了起来，这就是F1度量。 F1度量（F1 Score） F1度量是查准率与查全率的调和平均的倒数。 ? 因此，不同样本的分类结果会随着阈值的改变而变化，进而改变查准率与查全率等指标。 ROC曲线通过组合不同阈值取值下的混淆矩阵，总结了模型在不同阈值下的性能。
1.9K30发布于 2020-05-09
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