tp:正確分類到正樣本的樣本個數 true positive
fp:錯誤分類分到正樣本的個數 false positive
tn:正確分類到負樣本的樣本個數 true negative
fn:錯誤分類分到負樣本的樣本個數 false negative
一般來說，precision和recall是魚與熊掌的關係，往往召回率越高，準確率越低,
總體趨勢，精度越高，召回越低，當召回達到1時，對應概率分數最低的正樣本，這個時候正樣本數量除以所有大於等於該閾值的樣本數量就是最低的精度值。
另外，p-r曲線圍起來的面積就是ap值，通常來說乙個越好的分類器，ap值越高
假陽率：tpr=fp/(fp+tn)
真陽率：fpr=tp/(tp+fn)
深度學習中的評價標準
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...
機器學習演算法的評價指標
機器學習的目標是使得我們模型的泛化能力足夠強，因此我們需要有衡量模型泛化能力的評價標準。對不同種類的機器學習問題，評價標準不一樣。回歸問題常用均方誤差 mse 絕對誤差 mae 等評價指標，分類問題評價指標則較多，如下圖所示。本文主要講解分類問題的評價指標。首先解釋幾個二分類問題中常用的概念 tru...
機器學習 評價指標整理
目錄 1.準確率 accuracy 2.召回率 recall 3.精確率 precision 4.召回率與精確率的關係 5.誤報率 fpr 與漏報率 fnr 準確率是指我們的模型 正確的結果所佔的比例。正式點說，準確率的定義如下 accuracy frac 對於二元分類，也可以根據正類別和負類別按如...