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谈谈准确率P值、召回率R值及F值
一直总是听说过这几个词但是很容易记混在这里记录一下。希望对大家理解有帮助。
首先来做一个总结
准确率P值是针对我们预测结果而言的它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。
召回率R值是针对我们原来的样本而言的它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。
用公式表达如下 上面还是有点抽象下面通过例子来解释一下上面说法
1、准确率P值
假设我此时想吃香蕉实验室里面每天都会安排10个水果水分别是6个香蕉3个橘子1个菠萝。哎但是实验室主任搞事情啊为了提高我们吃水果的动力与趣味将10个水果放在黑盒子中每个人是看不到自己拿的什么每次拿5个出来哎我去抽了抽出了2个香蕉2个橘子1个菠萝。
下面我们来分别求求P值R值F值哈哈
按照一开始说的精确率是针对我们预测结果而言的它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。
这里我们的正样本就是我想吃的香蕉
在预测结果中有2个香蕉总个数是我拿的5个那么P值计算如下 2、召回率R值
按照开始总结所说。
召回率是针对我们原来的样本而言的它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。
我们这里的正类是我想吃的香蕉而在样本中的香蕉个数是6个召回率的召回也可以这么理解代表了原始样本中正类召回了多少。计算如下 分母已经变成了样本中香蕉的个数啦
3、F值
可能很多人就会问了有了召回率和准去率这俩个评价指标后不就非常好了为什么要有F值这个评价量的存在呢
按照高中语文老师所说的存在即合理的说法既然F值存在了那么一定有它存在的必要性哈哈哈哈
我们在评价的时候当然是希望检索结果Precision越高越好同时Recall也越高越好但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。
比如极端情况下在我们这个例子中我们只搜索出了一个结果且是香蕉那么Precision就是100%但是Recall为1/6就很低而如果我们抽取10个水果那么比如Recall是100%但是Precision为6/10相对来说就会比较低。
因此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通过计算F值来评价一个指标
我这里给出最常见的F1计算方法如下 那么在我们这个例子中F1 (2*2/5*2/6)/(2/52/6)
(这里我就不算出来了有这个形式更加能体现公式特点) 希望对大家理解有所帮助~
参考
推荐系统评测指标-准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) | 书影博客
