
一直總是聽說過這幾個詞,但是很容易記混,在這里記錄一下。希望對大家理解有幫助。
首先來做一個總結:
精確率是針對我們預測結果而言的,它表示的是預測為正的樣本中有多少是真正的正樣本。
召回率是針對我們原來的樣本而言的,它表示的是樣本中的正例有多少被預測正確了。
用公式表達如下:
上面還是有點抽象,下面通過例子來解釋一下上面說法:
準確率(P值)
假設我此時想吃香蕉,實驗室里面每天都會安排10個水果,水果種類分別是6個香蕉,3個橘子,1個菠蘿。哎,但是,實驗室主任搞事情啊,為了提高我們吃水果的動力與趣味,告訴我們10個水果放在黑盒子中,每個人是看不到自己拿的什么,每次拿5個出來,哎,我去抽了,抽出了2個香蕉,2個橘子,1個菠蘿。
下面我們來分別求求P值,R值,F(xiàn)值,哈哈!
按照一開始說的,精確率是針對我們預測結果而言的,它表示的是預測為正的樣本中有多少是真正的正樣本。
這里我們的正樣本就是我想吃的香蕉!
在預測結果中,有2個香蕉,總個數(shù)是我拿的5個,那么P值計算如下:
P = 2/5
召回率(R值)
按照開始總結所說。
召回率是針對我們原來的樣本而言的,它表示的是樣本中的正例有多少被預測正確了。
我們這里的正類是我想吃的香蕉,而在樣本中的香蕉個數(shù)是6個,召回率的召回也可以這么理解,代表了,原始樣本中正類召回了多少。R值計算如下:
R = 2/6
分母已經(jīng)變成了樣本中香蕉的個數(shù)啦
F值
可能很多人就會問了,有了召回率和準去率這倆個評價指標后,不就非常好了,為什么要有F值這個評價量的存在呢?
按照高中語文老師所說的,存在即合理的說法,既然F值存在了,那么一定有它存在的必要性,哈哈哈哈!
我們在評價的時候,當然是希望檢索結果Precision越高越好,同時Recall也越高越好,但事實上這兩者在某些情況下有矛盾的。
比如極端情況下,在我們這個例子中,我們只搜索出了一個結果,且是香蕉,那么Precision就是100%,但是Recall為1/6就很低;而如果我們抽取10個水果,那么比如Recall是100%,但是Precision為6/10,相對來說就會比較低。
因此P和R指標有時候會出現(xiàn)的矛盾的情況,這樣就需要綜合考慮他們,最常見的方法就是F-Measure,通過計算F值來評價一個指標!
我這里給出最常見的F1計算方法,如下:
F1 = (2*P*R)/(P+R)
F那么在我們這個例子中F1 = (2*2/5*2/6)/(2/5+2/6)(這里我就不算出來了,有這個形式,更加能體現(xiàn)公式特點!)
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