召回率(rec)、准确率(acc)、精确率(pre)、F1值 😊
互联科技科普
2025-02-24 05:05:43
导读 在机器学习和数据科学领域，我们经常遇到评估模型性能的各种指标，其中召回率(rec)、准确率(acc)、精确率(pre)和F1值是四个非常重要的概念
在机器学习和数据科学领域，我们经常遇到评估模型性能的各种指标，其中召回率(rec)、准确率(acc)、精确率(pre)和F1值是四个非常重要的概念。它们各自从不同的角度帮助我们理解模型的表现。
首先，让我们来谈谈准确率(acc) 🎯。准确率指的是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。这个指标简单直观，但有时它并不能全面反映模型的性能，特别是在类别不平衡的数据集中。
接着是精确率(pre) ✅。精确率是指所有被模型预测为正类的样本中实际为正类的比例。换句话说，它衡量的是模型在预测正类时的准确性。
再来是召回率(rec) 📈。召回率是指所有实际为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例。这个指标关注的是模型能否找到尽可能多的实际正例。
最后是F1值 🔢。F1值是精确率和召回率的调和平均值，它综合了两者的信息，提供了一个平衡的性能度量。当模型的精确率和召回率都较高时，F1值也会相应提高。
这四个指标相互补充，共同为我们提供了全面了解模型性能的视角。
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