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分类标准
示例#xff1a;癌症检测
1. 精确率#xff08;Precision#xff09;
2. 召回率#xff08;Recall#xff09;
3. 准确率#xff08;Accuracy#xff09;
4. F1-score
5. mAP#xff08;均值平均精度#xff09;
总结与通俗解释 引言
机器…目录 引言
分类标准
示例癌症检测
1. 精确率Precision
2. 召回率Recall
3. 准确率Accuracy
4. F1-score
5. mAP均值平均精度
总结与通俗解释 引言
机器学习的核心目标之一是构建出具有良好性能的模型。为了评估模型的性能我们依赖于一系列重要的指标。在本文中我们将深入探讨这些指标包括True PositiveTP、True NegativeTN、False PositiveFP、False NegativeFN、精确率、召回率、准确率、F1-score以及目标检测领域中常用的均值平均精度mAP。
分类标准
示例癌症检测
假设我们正在开发一个癌症检测模型我们有12个患者样本其中4个是患有癌症的正例8个是健康的负例。
# 模型预测结果
predicted [0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]
# 实际标签
actual [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0]
预测值1预测值0 真实值1 3TP 1FP 真实值01FN7TN
TP 3实际患病并被正确预测出来的数量FP 1实际健康但被错误预测为患病的数量FN 1实际患病但被错误预测为健康的数量TN 7实际健康并被正确预测出来的数量
通过这些基本的概念我们可以计算其他重要的性能指标。
1. 精确率Precision
精确率是指模型正确预测为正例的样本中实际为正例的比例。计算公式为 定义精确率是指在所有模型预测为正例的样本中实际为正例的比例。应用场景 欺诈检测用于确定模型正确识别欺诈交易的比例以减少误报。医学诊断用于评估模型正确诊断疾病的能力减少误诊率。
2. 召回率Recall
召回率是指实际为正例的样本中模型正确预测为正例的比例。计算公式为 定义召回率是指实际为正例的样本中模型正确预测为正例的比例。应用场景 恶性肿瘤筛查用于确保模型不会错过患有癌症的病例减少假阴性。安全检查点用于确保模型不会错过潜在威胁维护公共安全。
3. 准确率Accuracy
准确率是指模型正确预测的样本占总样本数的比例。计算公式为 定义准确率是指所有正确分类的样本数占总样本数的比例。应用场景 二进制分类问题用于衡量模型整体性能特别是当正例和负例样本数量相差较大时。文本分类用于测量模型正确分类文本的能力。
4. F1-score
F1-score综合考虑了精确率和召回率是一个平衡两者的指标。计算公式为 定义F1分数是精确率和召回率的调和平均用于综合考虑精确率和召回率的权衡。应用场景 搜索引擎结果排序用于衡量搜索结果的质量平衡相关性和多样性。信息检索用于评估检索系统的性能以确保检索到的文档既相关又全面。
5. mAP均值平均精度
mAP在目标检测领域中广泛使用是对模型在多个类别上的性能的平均度量。我们将其它指标拓展到多类别问题。计算公式为 如下面图形MAP值就是Precision和ReCall所围成的矩形面积 定义mAP是一种用于衡量对象检测模型性能的指标它计算每个类别的平均精确率并将它们的平均值作为最终分数。应用场景 目标检测用于评估对象检测模型的性能特别是当存在多个对象类别时。视觉搜索用于评估图像检索系统的性能以确保检索到的图像包含相关对象。
总结与通俗解释 通俗来说准确率回答了“模型总的预测有多准”的问题召回率回答了“模型对正例的识别能力有多强”的问题mAP则是用于复杂任务的一个更为全面的评估指标而F1-score则是尝试将精确率和召回率结合起来给我们一个更为综合的评估结果。这些指标可以帮助我们更全面地了解模型的性能从而选择或优化模型。
TP模型说“这个人有病”实际上这个人也真的有病。TN模型说“这个人没病”实际上这个人也确实没病。FP模型误诊了健康人为病人。FN模型漏诊了真正的病人。精确率模型说“有病”的人中真正有病的比例。反映了模型预测的准确性。准确率准确率是评估模型预测能力的一个基础指标它反映的是模型所有预测中有多少是预测正确的。准确率越高说明模型的整体预测能力越强。召回率召回率关注的是模型对正例的识别能力。它衡量的是在所有真正的正例中模型能正确识别出多少。召回率高意味着模型对正例的识别能力强不会漏掉太多真正的正例。mAPmAP是一个更为复杂的评估指标主要用于图像分类、目标检测等任务中。它能够衡量模型在多类别上的性能给出的是一个更为全面的评估。在实际应用中如果我们的任务是要模型识别图像中的多个物体那么mAP就是一个非常适合的评估指标。F1-score这是一个综合了精确率和召回率的评估指标。它试图找到一个平衡点使得精确率和召回率都达到一个相对较高的水平。F1-score高意味着模型在精确率和召回率上都有不错的表现。
