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評估機器學習模型的指標：召回率，精確率和F值
2020-07-27
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機器學習中、完成建模之后，我們需要對模型的效果做評價，而召回率、精確率和F值就是評估機器學習模型的三大重要指標。

一、基本概念

True Positive(真正，TP)：將正類預測為正類數

True Negative(真負，TN)：將負類預測為負類數

False Positive(假正，FP)：將負類預測為正類數誤報 (Type I error)

False Negative(假負，FN)：將正類預測為負類數→漏報 (Type II error)

二、召回率

召回率，recall, 也就是正確預測為正的占全部實際為正的比例(真正正確的占所有實際為正的比例)。是針對原樣本來說的，其含義是在實際為正的樣本中被預測為正樣本的概率。

準確率和召回率互相影響，理想狀態下肯定追求兩個都高，但是實際情況是兩者相互“制約”：追求準確率高，則召回率就低;追求召回率高，則通常會影響準確率。

三、精確率

精確率precision，也叫查準率, 也就是正確預測為正的占全部預測為正的比例，(真正正確的占所有預測為正的比例)。針對預測結果而言的，其含義是在被所有預測為正的樣本中實際為正樣本的概率。

四、F值(F-Measure)

1.精確率P和召回率R指標有時候會出現的矛盾的情況，這樣就需要綜合考慮他們，最常見的方法就是F值，也就是F-Measure(又稱為F-Score)。

F-Measure是一種統計量，又稱F-Score,也是精確率(Presicion)和召回率(Recall)的加權調和平均，常用于評價分類模型的好壞。

當參數α=1時，就是最常見的F1.也即

可知F1綜合了P和R的結果，當F1較高時則能說明試驗方法比較有效。

2.E值

E值表示P和R的加權平均值，當其中一個為0時，E值為1.其計算公式：

b越大，表示查準率的權重越大。

五、P-R曲線

對模型進行評估，不能僅靠精確率或者召回率，最好構建多組精確率和召回率，繪制出模型的P-R曲線。

P-R曲線的橫軸是召回率，縱軸是精確率。P-R曲線上的一個點代表著，在某一閾值下，模型將大于該閾值的結果判定為正樣本，小于該閾值的結果判定為負樣本，此時返回結果對應的召回率和精確率。整條P-R曲線是通過將閾值從高到低移動而生成的。原點附近代表當閾值最大時模型的精確率和召回率。


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