
機(jī)器學(xué)習(xí)中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score
在模式識(shí)別和信息檢索領(lǐng)域,二分類(lèi)的問(wèn)題(binary classification)是常會(huì)遇到的一類(lèi)問(wèn)題。例如,銀行的信用卡中心每天都會(huì)收到很多的信用卡申請(qǐng),銀行必須根據(jù)客戶的一些資料來(lái)預(yù)測(cè)這個(gè)客戶是否有較高的違約風(fēng)險(xiǎn),并據(jù)此判斷是否要核發(fā)信用卡給該名客戶。顯然“是否會(huì)違約”就是一個(gè)二分類(lèi)的問(wèn)題。
如果你已經(jīng)根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立了一個(gè)模型,接下來(lái)你會(huì)用一些測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估你模型的效果,即 Evaluate model on held-out(留存) test data。通常你可能會(huì)考慮的評(píng)估指標(biāo)主要有
Accuracy
Precision
Recall
F1 Score
但是這些指標(biāo)常常令人混淆不清,下面我們逐個(gè)介紹并加以辨析。作為一個(gè)例子,來(lái)看表中這組分類(lèi)結(jié)果
1、Accuracy
2、Precision
盡管 Accuracy 和 Precision 都可以翻譯成“準(zhǔn)確率”,但是二者含義并不相同。Precision 又稱為 Positive predictive value,對(duì)于一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型而言,假設(shè)有下圖所示的預(yù)測(cè)結(jié)果:
那么,Precision = TP/(TP+FP),如果我們將B視作Positive class,那么Precision就是
“被預(yù)測(cè)成B且正確的/(被預(yù)測(cè)成B且正確的+被預(yù)測(cè)成B但錯(cuò)誤的),即有
如果現(xiàn)在討論的是一個(gè)信息檢索問(wèn)題,那么Precision,通常可譯為“查準(zhǔn)率”,(假設(shè)我們的目標(biāo)是檢索B)就是指:檢索到的正確的信息(或文檔)數(shù)(正確就是指與B相關(guān))/ {檢索到的正確的信息數(shù)(IR認(rèn)為與B相關(guān)且確實(shí)相關(guān)) + 檢索到的錯(cuò)誤的信息數(shù)(IR認(rèn)為與B相關(guān)但并不相關(guān))}
3、Recall
Recall (常常譯為”召回率“)是與 Precision 相對(duì)應(yīng)的另外一個(gè)廣泛用于信息檢索和統(tǒng)計(jì)學(xué)分類(lèi)領(lǐng)域的度量值,用來(lái)評(píng)價(jià)結(jié)果的質(zhì)量。
Recall = TP/(TP + FN),同樣如果我們將B視作Positive class,那么 Recall 就是
“被預(yù)測(cè)成B且正確的/(被預(yù)測(cè)成B且正確的+被預(yù)測(cè)成A但錯(cuò)誤的(其實(shí)本來(lái)是B的)),即有
如果現(xiàn)在討論的是一個(gè)信息檢索問(wèn)題,那么Recall通??勺g為“查全率”,(假設(shè)我們的目標(biāo)是檢索B)就是指:檢索到的正確的信息(或文檔)數(shù)(正確就是指與B相關(guān))/ {檢索到的正確的信息數(shù)(IR認(rèn)為與B相關(guān)且確實(shí)相關(guān)) + 沒(méi)有檢索到的但卻相關(guān)的信息數(shù)(本來(lái)與B相關(guān)但I(xiàn)R認(rèn)為并不相關(guān)所以未檢索到的)},即檢索出的相關(guān)文檔數(shù)和文檔庫(kù)中所有的相關(guān)文檔數(shù)的比率。
顯然, Precision 和 Recall 兩者取值在0和1之間,數(shù)值越接近1,查準(zhǔn)率或查全率就越高。
4、F1 Score
F1 score (或稱 F-score 或 F-measure) ,是一個(gè)兼顧考慮了Precision 和 Recall 的評(píng)估指標(biāo)。通常, F-measure 就是指 Precision 和 Recall 的調(diào)和平均數(shù)(Harmonic mean),即數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
更廣泛的,對(duì)于一個(gè)實(shí)數(shù)β,還可以定義
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類(lèi)分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10