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权衡查准率和召回率
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第69篇，对应第6周第11个视频。 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。 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 - 来自专栏决胜机器学习
机器学习（十三） ——交叉验证、查准率与召回率
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。 此时，系统的查准率（衡量结果正确度）非常高，但是其召回率会非常低（找出正确结果的能力）。 同理，如果调整成h(x)>=0.1时，y=1。 此时查准率会非常低，但是召回率会非常高（基本把所有可能都囊括了，肯定找出正确结果的能力很高，但是这个系统是没用的系统）。
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
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 - 来自专栏用户9703952的专栏
目标检测模型的评价标准-AP与mAP
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。。 11 点插值计算方式计算 AP 公式如下： 这是通常意义上的 11 points_Interpolated 形式的 AP，选取固定的 {0,0.1,0.2,…,1.0} 11 个阈值，这个在 PASCAL2007 中使用 这里因为参与计算的只有 11 个点，所以 K=11，称为 11 points_Interpolated，k 为阈值索引 P_{interp}(k) 取第 k 个阈值所对应的样本点之后的样本中的最大值 PASCAL 论文给出的 11 点计算 AP 的公式如下。 metric: # 11 point metric ap = 0.
77710编辑于 2025-02-04 - 来自专栏AI粉嫩特攻队
目标检测中常提到的IoU和mAP究竟是什么？
是指每个类别的平均查准率的算术平均值。即先求出每个类别的平均查准率(AP)，然后求这些类别的AP的算术平均值。 图中的曲线C就是一条P-R曲线，P表示纵轴的查准率precision，R表示横轴的召回率或称为查全率recall。 公式(1)中规定了r会从0-1.0以0.1为步长取11个值，然后将这11个r对应的11个p累加求算术平均值就得到了AP。 接着我们取不同的置信度阈值，得到更多的P-R对,然后根据公式(2)找到所有大于指定召回率r的召回率rhat所对应的的p的最大值(采用这种方法是为了保证P-R曲线是单调递减的，避免摇摆)，作为当前指定召回率r条件下的最大查准率
1.4K30发布于 2019-09-29 - 来自专栏AI粉嫩特攻队
目标检测中常提到的IoU和mAP究竟是什么？
是指每个类别的平均查准率的算术平均值。即先求出每个类别的平均查准率(AP)，然后求这些类别的AP的算术平均值。 [i20190926091648.png] 图中的曲线C就是一条P-R曲线，P表示纵轴的查准率precision，R表示横轴的召回率或称为查全率recall。 公式(1)中规定了r会从0-1.0以0.1为步长取11个值，然后将这11个r对应的11个p累加求算术平均值就得到了AP。 接着我们取不同的置信度阈值，得到更多的P-R对,然后根据公式(2)找到所有大于指定召回率r的召回率rhat所对应的的p的最大值(采用这种方法是为了保证P-R曲线是单调递减的，避免摇摆)，作为当前指定召回率r条件下的最大查准率
3.6K60发布于 2019-09-26 - 来自专栏智能大数据分析
【机器学习与实现】K近邻算法
二、距离度量 1、欧氏距离（Euclidean Distance） n 维空间点 a(x_{11},x_{12},...,x_{1n}) 与 b(x_{21},x_{22},... n 维空间点 a(x_{11},x_{12},...,x_{1n}) 与 b(x_{21},x_{22},... 3、余弦距离（Cosine Distance） 两个 n 维样本点 a(x_{11},x_{12},...,x_{1n}) 和 b(x_{21},x_{22},... 5、闵可夫斯基距离（Minkowski Distance） 闵氏距离的定义：两个 n 维变量 a(x_{11},x_{12},... ，一般来说，查准率高时，查全率往往会偏低，查全率高时，查准率往往会偏低。
50410编辑于 2025-01-22 - 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
Page4: 概念学习(17)（concept learning） 广义的归纳学习大体相当于从样例中学习，而狭义的归纳学习则要求从训练数据中学得概念，因此亦称为概念学习或概念形成 Page4: 归纳学习(11 见仁见智 Page11: 机械学习 信息存储与检索 Page11: 类比学习 通过观察和发现学习 Page11: 示教学习 从指令中学习 Page12: 统计学习(139) 如SVM，核方法 Page14 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。 Page41: McNemar检验 两个学习器分类差别列联表 算法B\A 正确 错误 正确 e00 e01 错误 e10 e11 检验变量|e01-e10|是否服从正态分布，服从则认为两学习器性能相同等同于检查
1.7K100发布于 2017-12-29 - 来自专栏铭毅天下
探究 | 明明存在，怎么搜索不出来呢？
2.2 查全率 VS 查准率 查全率＝（检索出的相关信息量/系统中的相关信息总量）100% 查准率＝（检索出的相关信息量/检索出的信息总量）100% 前者是衡量检索系统和检索者检出相关信息的能力，后者是衡量检索系统和检索者拒绝非相关信息的能力 5POST doctor_index/_search 6{ 7 "query": { 8 "match_phrase": { 9 "content": "刘强东" 10 } 11 } 12} 原因分析： token position 刘强 0 东方 1 方才 2 方 3 才 4 只是 5 睡觉 6 睡 7 觉了 8 觉 9 了 10 并没有 11 并没 12 并 13 没有 "text", 8 "analyzer": "ik_max_word", 9 "fields": { 10 "standard": { 11 要看你的系统对查全率和查准率的要求了，正常的业务场景： 1）动态更新词库、词典； 2）match_phrase结合slop就能解决问题。 所以，一定要结合自己的业务场景。
1.4K31发布于 2018-12-29 - 来自专栏三流程序员的挣扎
2022-11-11-工作
昨天的控件点击时通过外面，加个 listener。然后如果外部设定当前选中位置，也要刷新一下页面，所以刷新逻辑放到设置 textSelectedIndex 中去。
26730编辑于 2022-11-13 - 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 - 来自专栏杨熹的专栏
机器学习中常用评估指标汇总
有交叉时，需要在具体的查准率或者查全率下进行比较。 ? 平衡点 (Break Event Point BEP)： 即上图中三个红点。 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 ? 微～ ：先将各个混淆矩阵上对应元素求平均，再计算率 微查准率 ? 微查全率 ? 微 F1 ?
1.2K100发布于 2018-04-03 - 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 - 来自专栏Python进阶之路
scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误
scikit-learn releases 页面：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/releases F1 分数的定义：查准率是指预测结果中，每个类别预测正确的比例 两者的分母不同，查准率的分母是预测结果的样本数，召回率的分母是样本标签的样本数。F1 分数是查准率和召回率的调和平均值。 问题原因：在计算 F1 分数时，如果某个类别的查准率和召回率都为 0，那么根据 zero_division 参数的设定，F1 分数可能被赋值为 1.0 或 np.nan，而非正确的 0.0。 如果存在任何一个类别的查准率和召回率都为 0，而对应的 F1 分数为 1.0 或 nan，那么这个 F1 分数的计算就是错误的。 但要注意了解这一参数变化将如何影响查准率吧、召回率和 F1 分数！ ️
47500编辑于 2024-05-25
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