分类效果评价(机器学习)

news2024/11/24 10:52:03

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准确率

精确率(precision)

召回率(recall,也称为查全率)

调回平均


对于一般分类问题,有训练误差、泛化误差、准确率、错误率等指标

对于常见的二分类问题,样本只有两种分类结果,将其定义为正例与反例。

那么在进行分类时,对于一个样本,可能出现的分类情况共有四种:

样本为正例,被分类为正例,称为真正类(TP)

样本为正例,被分类为反例,称为假反类(FN)

样本为反例,被分类为正例,称为假正类(FP)

           样本为反例,被分类为反例,称为真反类(TN)

准确率


准确率:分类模型正确分类的样本数(包括正例与反例)与样本总数的比值

精确率(precision)


模型正确分类的正例样本数与总的正例样本总数(即正确分类的正例样本数目与错误分类的正确样本数目之和)的比值

召回率(recall,也称为查全率)


模型分类正确的正例样本数与分为正确类的样本总数(分类正确的正例和分类正确的反例之和)的比值

 

调回平均


 

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