召回率计算公式(召回率计算)

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召回率计算公式(召回率计算)

召回率计算公式(召回率计算)

1、即如果你做的是预测方面的任务，那么衡量的就是预测的误了，这个时候可能就会要用到RMSE（均方根误）这样的指标了。

2、具体的计算公式你可以百度。

3、：对于二元分类，通常可以输出混淆矩阵，看预测的情况，并从中总结出一些指标，给予评价。

4、混淆矩阵也称误矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。

5、具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。

6、在人工智能中，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵。

7、在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。

8、混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类相比较计算的。

9、以二元分类举例，混淆矩阵为：每个样本会对应一个预测值和一个实际标签值，从上图可以知道，实际为1分类，预测结果也是1分类的有100个，而实际是0，预测是1的有3个，以此类推。

10、为了方便记忆，混淆矩阵的各个单元格有一个统一的称呼：True很好理解，就是预测对了的，Positive代表的意思是实际分类为1的值，Negative代表的是实际分类为0的值。

11、括号里面的就是简称了，这在后面会有用处。

12、定1为正样本，0为负样本，则混淆矩阵的各个单元格表述表达的意思则是，实际为正样本的个数中，有多少被成功的预测了 （有点类似于我现在从事行业的回收率，姑且这么理解吧）如下：真正率（true prositive rate, TPR） 或灵敏度（sensitivity）定义为被模型正确预测的正样本比例，为：同理可得其他：从直观印象上来说，判断一个分类模型是不是准确，肯定是直接判断分类模型的正确率，这样就可以对模型有一个大概的评价，但是在某些时候，这么做并不靠谱：如我有一组产品，其中率可能是99.5%，次品率是0.5%，我的预测模型得到的结果是99%，次品1%，如果用正确率来算，是相当可观的，但是实际上次品的预测距是整整1倍，很难说这是一个好的模型。

13、这种不同类的样本数量完全不成比例的情况，叫做不平衡类（倾斜类）。

14、对于这种分类，可以根据混淆矩阵来设计一些指标，从而评估模型，精准率就是其中之一：精准率从公式上看，表达的意思就是预测为正样本的样本中，有多少是真正为正的，代表了预测的程度 。

15、以下面的混淆矩阵为例：所以精准率就是0.9804。

16、同上，召回率也是从混淆矩阵中总结出来的指标：还是上面的矩阵，那么召回率就是事实上一个模型大部分时候是很难做到率和召回率两全的，有可能追求完美的率但是召回率很低，反之也一样，为了同时化率和召回率，可以用F1值对分类模型进行评价：这个值肯定是在小于1的范围以内，原则上越大越好了。

17、ROC曲线是显示分类算法真正率和正率之间折中的一种可视化方法，把真正率（TPR）作为y轴，正率（FPR）作为x轴。

18、设定一个阈值，阈值之上的样本为正样本，之下为负样本，阈值降低，则真正率越高，正率也会越高（因为判断正样本的条件宽松了），所以ROC曲线应该是x轴和y轴同时增长的，如图：如果是一个随机分类，则ROC曲线应该是沿着对角线的，如果是分类算法，那么图像越靠近左上角，模型效果越好（正率很低的时候真正率高）。

19、AUC是ROC曲线下方的面积，很显然，面积越大越好，如果模型是完美的，那么面积等于1，如果是随即分类，那么就是0.5。

20、转自 应用多分类问题，把每个类别单独视为”正“，所有其它类型视为”负“，考虑如下的混淆矩阵：Kappa统计是比较两个或多个观测者对同一事物，或观测者对同一事物的两次或多次观测结果是否一致，这个系数的取值范围是[-1,1]，实际应用中，一般是[0,1]，这个系数的值越高，则代表模型实现的分类准确度越高。

21、Kappa统计数字的意义如下：其中，p0表示为总的分类准确度;pe表示为其中， 代表第i类真实样本个数， 代表第i类预测出来的样本个数。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。