机器学习 F1-Score 精确率 - P 准确率 -Acc 召回率 - R

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准确率 召回率 精确率 :

  准确率->accuracy, 精确率->precision. 召回率-> recall. 三者很像,但是并不同,简单来说三者的目的对象并不相同。

  大多时候我们需要将三者放到特定的任务环境中才会更加明显的感觉到三者的差异。

1)精确率:  

  实际上非常简单,精确率是对我们的预测结果而言的指标。其作用的主要范围主要是在我们的预测结果中。对于实际结果集的大小,并不在精确率的考虑中。
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2)召回率

  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。那也有两种可能,一种是把原来的正类预测成正类(TP),另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。
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3)准确率(accuracy) 

  准确率(accuracy) =(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 

 



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