F-measure

机器学习常见评价指标：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy（转）

主要内容AUC的计算Precision、Recall、F-measure、Accuracy的计算1、AUC的计算  AUC是一个模型评价指标，用于二分类模型的评价。
liqiming100·2018-08-27 14:02

机器学习模型评价指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线

转自机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线摘要：数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(
孜孜不倦就是我·2018-08-12 08:54

准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)

原文链接：https://blog.csdn.net/yechaodechuntian/article/details/37394967在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(RecallRate)和准确率(PrecisionRate)，召回
Jack_Sarah·2018-05-09 09:03

【深度学习】：【结果衡量指标】召回率（Recall），精确率（Precision），F度量（F-measure），Map，ROC，AUC

精确率（Precision），又称为“查准率”。召回率（Recall），又称为“查全率”。召回率和精确率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中召回率是是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。精确率是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率。如以下公式所示：召回率(Recall)=系统检索到的相关文
yuanCruise·2018-05-04 17:51

显著性目标检测模型评价指标（三）——F-measure

显著性目标检测模型评价指标之F-measure原理与实现代码目录显著性目标检测模型评价指标之F-measure原理与实现代码目录一、F-measure原理三、Matlab代码著作权归作者所有。
乐乐lelele·2018-03-19 23:03

自然语言处理技术之准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标：1、准确率与召回率（Precision&Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档
lovive·2017-12-04 15:11

机器学习常见评价指标：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy

机器学习常见评价指标：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy主要内容AUC的计算Precision、Recall、F-measure、Accuracy的计算1、AUC
zhihua_oba·2017-11-30 16:00

评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

准确率与召回率（Precision&Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有
your_blue_sky·2017-10-30 09:36

【机器学习】查全率（Recall）/查准率（Precision）/F-Measure/AP（Average Precision）/MAP

感谢这篇博客：http://blog.csdn.net/hysteric314/article/details/54093734最近也在看YOLO论文，这些基本问题一定要搞懂。大雁与飞机对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类（Truepositive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（Falsepositive）。相应地，如果实例是负类被预测
爬爬与芝士·2017-07-27 11:20

推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标：1、准确率与召回率（Precision&Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：
北漂～·2017-06-12 01:50

机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线

以下第一部分内容转载自：机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)是怎么一回事摘要：数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision
nana-li·2017-04-26 20:37

评估指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)

评估指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)为了能够更好的评价IR系统的性能，IR有一套完整的评价体系，通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣，不同检索模型的特点
Johline·2017-03-06 15:22

准确率与召回率图解

/u010367506/article/details/38777909在机器学习、推荐系统、信息检索、自然语言处理、多媒体视觉等领域，经常会用到准确率(precision)、召回率(recall)、F-measure
daijiguo·2016-07-29 09:40

Recall（召回率） Precision（准确率） F-Measure E值 sensitivity（灵敏性） specificity（特异性）漏诊率 误诊率 ROC AUC

Recall（召回率）Precision（准确率）F-MeasureE值sensitivity（灵敏性）specificity（特异性）漏诊率误诊率ROCAUC信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(RecallRate)=系统检索到的相关文件/系统所有相关的文件总数，衡量的是检索系统的查全率。准确率(PrecisionRate)=系统检索到的相关文件/系统所有检索到的文件总数，衡
wolfcc·2016-07-12 11:51

Recall（召回率） Precision（准确率） F-Measure E值 sensitivity（灵敏性） specificity（特异性）漏诊率 误诊率 ROC AUC

BerkeleyComputerVisionpagePerformanceEvaluation机器学习之分类性能度量指标:ROC曲线、AUC值、正确率、召回率TruePositives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数FalsePositives,FP：预测为正样本，实际为负样本的特征数TrueNegatives,TN：预测为负样本，实际也为负样本的特征数FalseNegatives,F
帅气的弟八哥·2016-07-06 17:34

[置顶] Recall（召回率） Precision（准确率） F-Measure E值 sensitivity（灵敏性） specificity（特异性）漏诊率 误诊率 ROC AUC

Recall（召回率）Precision（准确率）F-MeasureE值sensitivity（灵敏性）specificity（特异性）漏诊率误诊率ROCAUC信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(RecallRate)=系统检索到的相关文件/系统所有相关的文件总数，衡量的是检索系统的查全率。准确率(PrecisionRate)=系统检索到的相关文件/系统所有检索到的文件总数，衡
jiandanjinxin·2016-07-06 17:00

准确率 召回率 调和平均数等

TrueClassPNHypothesizedYTruePositiveFalsePositiveClassNFalseNagativeTrureNagativeP=TP+FN 正样本N=TN+FP 负样本TPR=TP/P FPR=FP/NPrecision=TP/(TP+FP)Recall=TP/PAccuary=(TP+TN) /(P+N)F-measure
bitcarmanlee·2016-03-16 19:00

也谈谈机器学习中的Evaluation Metrics

本文首先介绍Accuracy单独作为评价指标可能有什么不足，再介绍从Precision-Recall到F-measure的推进，接着给出解决AccuracyParadox的MCC(MatthewsCorrelationCo
Carl-Xie·2016-01-07 22:57

也谈谈机器学习中的Evaluation Metrics

本文首先介绍Accuracy单独作为评价指标可能有什么不足，再介绍从Precision-Recall到F-measure的推进，接着给出解决AccuracyParadox的MCC(MatthewsCorrelationCo
aws3217150·2016-01-07 22:00

推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

1、准确率与召回率（Precision&Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就
lostinai·2015-12-01 13:20

Weka-读懂TP Rate ,FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC Area,

TruePositive（真正,TP）被模型预测为正的正样本；TrueNegative（真负,TN）被模型预测为负的负样本；FalsePositive（假正,FP）被模型预测为正的负样本；FalseNegative（假负,FN）被模型预测为负的正样本；TruePositiveRate（真正率,TPR）或灵敏度（sensitivity）TPR=TP/（TP+FN）正样本预测结果数/正样本实际数Tru
薄荷微光少年梦·2015-09-21 17:57

推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标：1、准确率与召回率（Precision&Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：
mousever·2015-09-21 09:17

机器学习-sklearn库的Cross Validation

一个Windows操作系统能够使用的pythonIDEwinPython下载地址：WinPython_2.7传统的F-measure或平衡的F-score(F1score)是精度和召回的调和平均值：F1
拾毅者·2015-07-24 22:05

机器学习-sklearn库的Cross Validation

一个Windows操作系统能够使用的pythonIDEwinPython下载地址：WinPython_2.7传统的F-measure或平衡的F-score(F1score)是精度和召回的调和平均值：F1
拾毅者·2015-07-24 22:05

机器学习-sklearn库的Cross Validation

一个Windows操作系统能够使用的pythonIDEwinPython下载地址：WinPython_2.7传统的F-measure或平衡的F-score(F1score)是精度和召回的调和平均值：F1
Dream_angel_Z·2015-07-24 22:00

f-measure matlab

superviseddiscretehashing的evaluate_macro代码理解：在主程序中调用时，evaluate_macro的前一个输入参数是cateTrainTest，是训练样本数*测试样本数的矩阵。evaluate_macro函数体中，对每个测试样本，retrieved_relevant_num代表TP；relevant_num代表TP+FN；retrieved_num代表TP+F
杰·2015-06-30 21:00

评价聚类结果之entropy（熵值）和purity（纯度）

常用的验证方法包括entropy、purity、precious、F-measure、Recall，本文只介绍entropy和purity算法。Entropy：对于一个聚类i，首先计算。
vernice·2015-06-12 09:00

推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标：1、准确率与召回率（Precision&Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档
lien0906·2015-05-19 10:00

F-measure

F1-Measure转自百度百科F-Measure又称为F-Score，是IR（信息检索）领域的常用的一个评价标准，计算公式为：其中是参数，P是精确率(Precision)，R是召回率(Recall)。
fisher_n·2014-12-21 09:52

最详细的基于R语言的Logistic Regression（Logistic回归）源码，包括拟合优度，Recall，Precision的计算

2.怎样计算预测的效果，也就是计算Recall，Precision，F-measure等值？
qysh123·2014-09-03 22:00

评估指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)

为了能够更好的评价IR系统的性能，IR有一套完整的评价体系，通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣，不同检索模型的特点，不同因素对信息检索的影响，从而对信息检索进一步优化。由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息，所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑：效率、效果和其他如数据规模。下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标：1、准确率与召回率（Precision&Recall）    精度
zhu_9527·2014-08-25 15:00

准确率和召回率(precision&recall)

在机器学习、推荐系统、信息检索、自然语言处理、多媒体视觉等领域，经常会用到准确率(precision)、召回率(recall)、F-measure、F1-score来评价算法的准确性。
Durant_kevin·2014-08-23 14:01

准确率和召回率(precision&recall)

在机器学习、推荐系统、信息检索、自然语言处理、多媒体视觉等领域，经常会用到准确率(precision)、召回率(recall)、F-measure、F1-score来评价算法的准确性。
u010367506·2014-08-23 14:00

准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)

在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(RecallRate)和准确率(PrecisionRate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率，概念公式:召回率(Recall)=系统检索到的相关文件/系统所有相关的文件总数准确率(Precision
流浪的侠客·2014-07-06 22:05

准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)

在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(RecallRate)和准确率(PrecisionRate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率，概念公式:       召回率(Recall)     = 系统检索到的相关文件/系统所有相关的文件总数
liaoqianwen123·2014-07-06 22:00

中文分词评价指标

Precision)和召回率(Recall) Precision = 正确切分出的词的数目/切分出的词的总数 Recall = 正确切分出的词的数目/应切分出的词的总数   综合性能指标F-measure
tianyalinfeng·2011-11-15 12:00

一句话理解概念

  f-measure:   综合考虑准确率和召回率。准确率和召回率都要高，值才是高。
poson·2009-09-08 14:00

Rocchio算法，其他分类算法通用阈值确定方法

通过对PR曲线的绘制，了解阈值设定对PR值影响的状况，这里假定P,R都是重要的，采用角平分线和该曲线的交点，交点处为PR值达到最佳的点，作为调和平均数F-measure,P,R均取高值，该指标才可能高。
pennyliang·2007-01-10 15:00
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