热线电话:13121318867

登录
首页大数据时代召回率(Recall)与精确率(precision)的区别在哪里?怎样进行衡量
召回率(Recall)与精确率(precision)的区别在哪里?怎样进行衡量
2020-07-08
收藏

召回率(Recall),也被称为 查全率,或者True Positive Rate,R= TP/(TP+FN) ; 反映了所有真正为正例的样本中被分类器判定出来为正例的比例。

精度,或者叫做精确率(precision):P = TP/(TP+FP);反映了被分类器判定的正例中真正的正例样本的比例。

根据两者的计算公式,可以看出两者的分母不同,用下图准确说明:

P和R指标有时候会出现的矛盾的情况,这样就需要综合考虑他们,最常见的方法就是F-Measure(又称为F-Score)。

F-Measure是Precision和Recall加权调和平均:

当参数α=1时,就是最常见的F1。F1综合了P和R的结果,当F1较高时则能说明试验方法比较有效。

注意:准确率和召回率是互相影响的,两者都高是最为理想的情况。

但是通常是根据某些实际情况,准确率高、召回率就低,召回率低、准确率高,如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率;如果做疾病监测、反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回。

如果我们想要找到精度和召回率的最佳组合,就使用使用 F1来对两者进行结合。

一般情况,用不同的阀值,统计出一组不同阀值下的精确率和召回率,如下图:

数据分析咨询请扫描二维码

最新资讯
更多
客服在线
立即咨询