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查准率、查全率与Fl

2018-08-16 10:07:58 | 来源:中培企业IT培训网

2.3.2  查准率、查全率与Fl 
      错误率和精度虽常用,但并不能满足所有任务需求.以西瓜问题为例,假定瓜农拉来一车西瓜,我们用训练好的模型对这些西瓜进行判别,显然,错误率衡量了有多少比例的瓜被判别错误.但是若我们关心的是“挑出的西瓜中有多少比例是好瓜”,或者“所有好瓜中有多少比例被挑了出来”,那么错误率显然就不够用了,这时需要使用其他的性能度量,类似的需求在信息检索、Web搜索等应用中经常出现,例如在信息检索中,我们经常会关心“检索出的信息中有多少比例是用户感兴趣的”“用户感兴趣的信息中有多少被检索出来了”,“查准率”(precision)与“查全查准率亦称“准确率”率”(recall)是更为适用于此类需求的性能度量,查全率亦称“召回率”.对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive)、假正例(false positive)、真反例(true negative)、假反例(false negative)四种情形,令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数,则显然有TP+FP+TN+FN=样例总数.

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