深度學習中的評價標準

2021-10-06 21:20:59 字數 512 閱讀 2286

1.true positive(tp) :被正確識別的  想要識別成的物體狗(比如說想測試的是狗)

false positive (fp) : 被錯誤的識別為 想要成為的物體狗

以上這兩個就是通過閾值識別出來的

precision = tp/(tp+fp)

true negative(tn): 正確的沒有被識別為狗

false negetive(fn): 錯誤的沒有被識別為狗

這兩個都是指沒有被檢測出來的

recall = tp/(tp+fn)

2.ap

如果僅僅通過上面有個指標評價乙個模型的好壞有些片面,比如通過進行閾值的調整便能單方面的控制某乙個指標的大小,因此需要乙個更加具有綜合性質的評價標準,這就是ap。

乙個模型好的標準:在recall rate很大時,準確率也保持在很高的值。

所以引出了presition-recall 的曲線,通過曲線下的面積大小來表示模型的好壞。

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