【机器学习】召回率、精确率、准确率的区别
1. 作用语言定义
作用:提升****精确率是为了不错报、提升召回率是为了不漏报
分不清准确率和精确率,在这里先正确区分一下精确率和准确率,以及他们的别称这里[HashArt]给出了一个通俗易懂的解释:(https://zhuanlan.zhihu.com/p/93586831)
在这里插入图片描述
准确率 = 被正确预测出来的数量 / 所有的样本,这里不赘述,主要讲解精确率和召回率
2. 机器i学习中的概念
在信息检索领域,精确率和召回率又被称为查准率和查全率,
查准率=检索出的相关信息量 / 检索出的信息总量
查全率=检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量
查准率与查全率是相互毛肚的,需要根据实际应用场景加以选择,比如人脸支付领域,需要高准确度(查准率),即使支付不成功,多识别几次,也不能出现查错的情况(相当于别人替你买单)。而地震预测,这种则更加重视查全率(召回率),即使错报,也不允许漏报,提前预测单次地震也极具价值,漏报相对错报更被允许。
3. 准度(准确度)和精度(精密度),另一种理解场景
准度(准确度),指测量值(预测值)和实际值的误差大小。
精度(精确度、精密度),指多个测量值(预测值)互相之间有多接近。通过计算测量值的离散程度,如计算测量值标准差,标准差越小,越集中,精度越高。
下图举一例,左图低准度低精度,中图高准度,低精度,右图高准度高精度
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