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如何理解召回率与精确率?

发布时间:『 2020-04-26 19:35』  博客类别:Other  阅读(139) 评论(0)

实际上非常简单,精确是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了,一种就是把正类预测为正类(TP),另一种就是把负类预测为正类(FP),也就是

[公式]
召回率是针对我们原来的样本而言的,它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能,一种是把原来的正类预测成正类(TP),另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。
[公式]

其实就是分母不同,一个分母是预测为正的样本数,另一个是原来样本中所有的正样本数。


理解:

(1)精确率是相对于预测的结果而言,预测为正样本中预测正确的比例;

(2)召回率是相对于原样本而言,所有正样本中预测正确的比例;

(3)在数据挖掘中,对预测结果样本进行排序,取一定比例的样本,计算精确率,可以理解为是转化率或者点击率。


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