召回率表示的是樣本中的某類樣本有多少被正確**了。比如對與乙個分類模型，a類樣本包含a0個樣本，**模型分類結果是a類樣本中有a1個正樣本和a2個其他樣本，那麼該分類模型的召回率就是 a1/a0,其中 a1+a2=a0
準確率表示的是所有分類中被正確分類的樣本比例，比如對於乙個分類模型，樣本包含a和b兩類，模型正確識別了a類中的a0個樣本，b類中的b0個樣本，則準確率為 （a0+b0）/（a+b)
roc曲線是以假正率（fp_rate）和真正率（tp_rate）為軸的曲線，roc曲線下面的面積我們叫做auc，如下圖所示：
曲線與fp_rate軸圍成的面積（記作auc）越大，說明效能越好，即：曲線越靠近a點(左上方）效能越好，曲線越靠近b點（右下方）曲線效能越差。
a點是最完美的performance點，b處是效能最差點。
位於c-d線上的點說明演算法效能和隨機猜測是一樣的–如c、d、e點。位於c-d之上說明演算法效能優於隨機猜測–如g點，位於c-d之下說明演算法效能差於隨機猜測–如f點。
roc曲線在高不平衡資料條件下仍不能夠很好的展示實際情況
召回率 和 準確率
首先,要先理解,tp,真正,將正類 成正類數 對了 fn,假負,將正類 成負類數 錯了 fp,假正,將負類 成正類數 錯了 tn,真負,將負類 成負類數 對了 第一字母是判斷的對錯,第二字母是判斷的對錯的類別 類別 yesno 實際類別 yestp fnno fptn 準確率 針對本人,意思你給出的...
準確率和召回率
鏈結 定義 正確率 提取出的正確資訊條數 提取出的資訊條數 召回率 提取出的正確資訊條數 樣本中的資訊條數 兩者取值在0和1之間，數值越接近1，查準率或查全率就越高。f值 正確率 召回率 2 正確率 召回率 f 值即為正確率和召回率的調和平均值 不妨舉這樣乙個例子 某池塘有1400條鯉魚，300只蝦...
準確率召回率
知道意思，但是有時候要很清晰地向同學介紹則有點轉不過彎來。召回率和準確率是資料探勘中 網際網路中的搜尋引擎等經常涉及的兩個概念和指標。召回率 recall，又稱 查全率 還是查全率好記，也更能體現其實質意義。準確率 precision，又稱 精度 正確率 以檢索為例，可以把搜尋情況用下圖表示 相關 ...