标签:FP 负类 预测 cancer recall precision TP 正类 accuracy
脑子笨,总是搞混这几个概念,然后每次都要重新理解别人写的,还是很绕,这样写下次应该就能很快明白了,哈哈
一、 准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall)
TP : 将正类预测为正类数 (预测正确) (正类)
FN: 将正类预测为负类数(预测错误)(正类)
FP: 将负类预测为正类数(预测错误)(负类)
TN: 将负类预测为负类数(预测正确)(负类)
TP+TN:预测结果正确的数量
TP+FP:预测结果为正类的数量
TP+FN:样本中所有的正类的数量
TP+TN+FP+FN:样本总数
准确率(accuracy) :预测结果正确的数量占样本总数,(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
精确率(precision):正确预测为正类的数目(TP)占预测结果为正类的数量,TP/(TP+FP)
召 回 率 (recall) : 正确预测为正类的数目(TP)占样本中所有的正类的数量,TP/(TP+FN)
举个cancer的测试栗子:
① precision表示的就是正确预测为cancer患者的数目占所有预测为cancer患者的数量(包括实际没有cancer而错误地预测为cancer患者的人)
② recall表示的就是正确预测为cancer患者的数目占所有实际患有cancer患者的数量。
bam?
肯定有疑惑啦,还是不太清晰precision和recall的物理意义,我还是不尝试解释了
标签:FP,负类,预测,cancer,recall,precision,TP,正类,accuracy 来源: https://www.cnblogs.com/chentiao/p/16378097.html
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