召回率和精度

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了召回率和精度相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

召回率(Recall) 查全率
精度(Precise) 查准率

 

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。

 

在信息检索中的解释:

            

 

              系统检索到的相关文档数               系统检索到的相关文档数                                       A

召回率 = ----------------------------- = -------------------------------------------------=  -------------

                相关文件的总数                 系统检索到的相关文档数+系统未检索到的相关文档数       A + C

 

              系统检索到的相关文档数                  系统检索到的相关文档数                       A

准确率 = ---------------------------- = ------------------------------------------ = ------------

              检索到的文件总数               检索到的相关文档数+检索到的未相关文档数       A + B

 

推荐系统的解释:

             

                  推荐的相关产品                   推荐的相关产品                             A

召回率 = -------------------------- = --------------------------------- =  ----------

       相关产品的总数           推荐的相关产品+位推荐相关的产品          A + C

 

                 推荐的相关产品                   推荐的相关产品                             A

准确率 = ------------------------- = -----------------------------------  = ----------

                 推荐产品的总数           推荐的相关产品+推荐的未相关的产品        A + B

 

以上是关于召回率和精度的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

一次性计算精度、召回率和 F 分数 - python

计算召回率和精度以评估 CBIR 系统

R中的精度、召回率和f-measure

你能解释一下提供的例子中的分类报告(召回率和精度)吗?

如何从 Python 中的混淆矩阵中获取精度、召回率和 f 度量 [重复]

如何在 python 中使用 libSVM 计算精度、召回率和 F 分数