機器學習常見評估指標
1.單值評估指標
在機器學習或深度學習中,為了評估最終模型的好壞,我們經常會引入各種評估指標,為了便於指標的說明,我們這裡具一個例子作為說明。假設我們建立一個影象分類模型,該模型用來區分一張影象是否屬於貓,即一個二分類的模型,此時,模型預測結果的混淆矩陣如下表所示:
實際值\預測值 | 0(不屬於貓) | 1(屬於貓) |
0(不屬於貓) | A | B |
1(屬於貓) | C | D |
此時,我們常用的評估指標就有如下:
- 準確率:即預測樣本中,類別預測正確的比率,其計算公式為:;
- 精確率(查準率):即預測為正例的樣本中,真正屬於正例的樣本比率(已經被預測為貓的樣本中,實際類別是貓的樣本比例),其計算公式為:
- 召回率(查全率):即真實情況為正例的樣本中,被預測為正例的樣本比率(實際類別是貓的所有樣本中,被預測為貓的比例),其計算公式為:;
- F1值:由於精確率和召回率經常沒法單一地評估模型的好壞,為了對這兩個指標進行綜合,因此引入了F1值作為評估指標,其含義即為精確率和召回率的調和平均,計算公式為:;
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