通俗理解查准率(precision)和查全率(recall)

2024-05-07 15:43:53

对于二分类而言：即非True即False.

1.先用通俗的话说一遍：

查准率（precision）：一句话简单的说，即你认为是True的样本中，到底有多少个样本是真为True。

查全率（recall）：同样简单一句话，即在预测样本中属于True的样本，你真的判断为True的有几个。

2.稍微正式的表示：

查准率（precision）：模型预测为True的样本有N个，其中真实为True的样本有M个，即 precision=M/N

查全率（recall）：预测样本集中为True的样本有N个，其中模型真将这N个为True的样本预测为True的数量为M个，即 recall=M/N

公式表示：此处参考https://www.jianshu.com/p/c91251a4e935

以上表格囊括了所有可能样例。

其中，查准率Precision：

$Precision=\frac{TP}{(TP+FP)}$

查全率：

$Precision=\frac{TP}{(TP+FN)}$

对于多分类问题而言：

1.先用通俗的话说一遍：

precision：你认为属于类别c的样本中，有多少个样本真的属于类别c

recall：测试样本中所有属于c类别的样本，你预测对了多少
2.稍微正式的表示：

precision：模型预测为c类的样本有N个，其中确实属于c类的样本有M个，即 precision=M/N

recall：模型的测试样本中共有N个c类别的样本，其中这N个样本被正确预测为c类别的个数为M，即 recall=M/N

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