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分类的性能度量

来源:独旅网

以一个二分类为例,假设分类结果如表

  预测结果预测结果 
  总计
实际结果TPFNP
实际结果FPTNN

1.准确率(accuracy):分类正确的样本和总样本数之比:(TP+TN)/(T+N)

2.精确率(precision):分类为正的结果中,实际为正的结果的比例:TP/(TP+FP)

3.召回率(recall)/灵敏度(sensitivity):所有实际为正的样本中,被判断为正的比例:TP/P

4.F值:精确和召回的调和平均:

β为权重因子,确定更加倾向于P还是R,当β等于1时,退化为F1,此时二者一样重要。

P-R曲线即主要关注精确率和召回率的情况,选定多个阈值,高于这个阈值的定义为正,低于的为负,每次统计这一个阈值得到的P和R的值,作为横纵坐标值放在折线图中,最后连成线。

 

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