Precision和Recall怎么使用
本篇內(nèi)容介紹了“Precision和Recall怎么使用”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！
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Precision和Recall
首先我們來看看下面這個(gè)混淆矩陣：
| pred_label/true_label | Positive | Negative |
|---|---|---|
| Positive | TP | FP |
| Negtive | FN | TN |
如上表所示，行表示預(yù)測(cè)的label值，列表示真實(shí)label值。TP，F(xiàn)P，F(xiàn)N，TN分別表示如下意思：
TP（true positive）：表示樣本的真實(shí)類別為正，最后預(yù)測(cè)得到的結(jié)果也為正；
FP（false positive）：表示樣本的真實(shí)類別為負(fù)，最后預(yù)測(cè)得到的結(jié)果卻為正；
FN（false negative）：表示樣本的真實(shí)類別為正，最后預(yù)測(cè)得到的結(jié)果卻為負(fù)；
TN（true negative）：表示樣本的真實(shí)類別為負(fù)，最后預(yù)測(cè)得到的結(jié)果也為負(fù).
根據(jù)以上幾個(gè)指標(biāo)，可以分別計(jì)算出Accuracy、Precision、Recall（Sensitivity，SN），Specificity（SP）。
Accuracy：表示預(yù)測(cè)結(jié)果的精確度，預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)除以總樣本數(shù)。
precision，準(zhǔn)確率，表示預(yù)測(cè)結(jié)果中，預(yù)測(cè)為正樣本的樣本中，正確預(yù)測(cè)為正樣本的概率；
recall，召回率，表示在原始樣本的正樣本中，最后被正確預(yù)測(cè)為正樣本的概率；
specificity，常常稱作特異性，它研究的樣本集是原始樣本中的負(fù)樣本，表示的是在這些負(fù)樣本中最后被正確預(yù)測(cè)為負(fù)樣本的概率。
在實(shí)際當(dāng)中，我們往往希望得到的precision和recall都比較高，比如當(dāng)FN和FP等于0的時(shí)候，他們的值都等于1。但是，它們往往在某種情況下是互斥的，比如這種情況，50個(gè)正樣本，50個(gè)負(fù)樣本，結(jié)果全部預(yù)測(cè)為正，那么它的precision為1而recall卻為0.5.所以需要一種折衷的方式，因此就有了F1-score。
F1-score表示的是precision和recall的調(diào)和平均評(píng)估指標(biāo)。
此外還有MCC：
“Precision和Recall怎么使用”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！
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