跳转至

11. 精确率(precision)和召回率(recall)

混淆矩阵

  • True Positive(真正, TP):将正类预测为正类数.
  • True Negative(真负 , TN):将负类预测为负类数.
  • False Positive(假正, FP):将负类预测为正类数 → 误报 (Type I error).
  • False Negative(假负 , FN):将正类预测为负类数 → 漏报 (Type II error).

示意图

精确率(precision)定义为:

precision

需要注意的是精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的,

accuracy

在正负样本不平衡的情况下,准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面,点击的数量是很少的,一般只有千分之几,如果用acc,即使全部预测成负类(不点击)acc 也有 99% 以上,没有意义。

召回率(recall,sensitivity,true positive rate)定义为:

recall

此外,还有F1值,是精确率和召回率的调和均值,

F1

精确率和准确率都高的情况下,F1值也会高。