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精度是用于评估分类模型的一个重要指标。它反映了模型预测为正例的样本中#xff0c;实际真正为正例样本的比例。 【注】正例样本指在二分类问题中#xff0c;被标注为正类的样本。 例如#xff1a;在垃圾邮件分类任务中#xff0c;正例样本就是真实的…1、精度(precision)
精度是用于评估分类模型的一个重要指标。它反映了模型预测为正例的样本中实际真正为正例样本的比例。 【注】正例样本指在二分类问题中被标注为正类的样本。 例如在垃圾邮件分类任务中正例样本就是真实的垃圾邮件。精度的计算公式 精度 正确预测为正例的样本数 / 总预测为正例的样本数例如在二分类问题中如果有100个样本被模型预测为正例其中80个样本实际真为正例20个样本被误判。那么这个模型的精度为80 / 100 80%。也就是说这个模型预测为正例的样本中有80%实际是正例20%是误报的负例。精度反映了模型的预测结果中正类样本所占的比例。它代表了模型的预测准确性和精确度。精度指标越高说明模型的预测效果越好。通俗解释 假设班上有50个学生其中10个学生的数学成绩很好。现在老师让所有学生做一份数学测试结果通过测试的数学好的学生有8个通过测试的其他学生有5个。那么此时精度 测试通过的数学好学生数量 / 总共测试通过的学生数量 8 / (8 5) 8 / 13 61.5%精度反映了在全部测试通过的学生中数学好的学生的比例。
2、召回(recall)
召回是用于评估分类模型效果的一个重要指标。它衡量模型正确识别出正样本的比例。召回率(recall)也称为真阳性率(True Positive Rate)或敏感度(Sensitivity)。召回的计算公式 召回率 模型预测出的正例样本数 / 所有的正例样本总数例如假设有100个正例样本模型只预测出了其中的80个为正例。那么这个模型的召回率为80 / 100 80%召回率反映了分类模型中所有的正例样本中有多大比例被正确识别出来。它反应了模型检测正例的全面能力。通俗解释 假设班上有50个学生其中10个学生的数学成绩很好。现在老师让所有学生做一份数学测试结果有8个数学成绩好的学生通过了测试。那么此时召回率 测试通过的数学好学生数量 / 全部数学好学生数量 8 / 10 80%召回率反映了在全部的“数学好学生”中有多大比例通过了测试。
3、精度与召回的区别
精度计算所有被预测为正例样本中实际为正例样本的比例反映了模型的精确度召回计算所有实际为正例样本中被正确预测为正例的比例反映了模型的召回能力。精度倾向于惩罚假正例召回倾向于惩罚漏报的正例。提高精度的方法是减少假正例提高召回的方法是减少漏报正例。精度和召回往往存在权衡精度提高时召回降低反之亦然。评估模型效果时需要同时考量精度和召回。在样本不平衡时由于负例较多仅考虑精度往往会忽视正例准确率这时更关注召回。
