資訊檢索 DCG、NDCG、AUC、BM25、F1-Score、AP
1、DCG
例子: 文章庫內有4個文章 d1、d2、d3、d4。針對查詢Q，每個文件的打分分別為：d1=0分、d2=1分、d3=2分、d4=2分。
查詢Q在系統S中返回的結果順序為: d3、d2、d4、d1。
解：DCG公式為：DCGRF=∑log2(1+rank
查詢的順序與分數為：d3(2分)、d2(1分)、d4(2分)、d1(0分)
所以 DCGRF=log222+log231+log242+log250=4.584
2、NDCG
例子（同上）
查詢Q在系統S中返回的結果順序為: d3、d2、d4、d1。
解：NDCG公式為：NDCG=IDCGDCGRF
DCG公式為 DCGRF=∑log2(1+ranki)scorei
IDCG為Grund Truth即最理想的查詢結果: IDCG=∑log2(1+ranki)GTi
查詢的順序與分數為：d3(2分)、d2(1分)、d4(2分)、d1(0分)
所以 DCGRF=log222+log231+log242+log250=4.584
IDCG=log222+log232+log241+log250=7.170
綜上: NDCG=IDCGDCGRF=7.1704.584=0.639
3、ROC與AUC
TP: 模型預測的正類是對的
FN: 模型預測的負類是錯的
FP: 模型預測的正類是錯的
TN: 模型預測的負類是對的
A為Ground-Truth B為predict
正確率 Accuracy
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資訊檢索 DCG、NDCG、AUC、BM25、F1-Score、AP
1、DCG
例子: 文章庫內有4個文章 d1d_1d1、d2d_2d2、d3d_3d3、d4d_4d4。針對查詢Q，每個文件的打分分別為：d1=0分d_1=0分d1=0分、d2=1分d_2=1分d2=1分、d3=2分d_3=2分d3=2分、d4=2
資訊檢索評價指標NDCG、a-NDCG
PAMM中使用的檢索多樣性的評估方法為：。
在NDCG中，文件的相關度可以分為多個等級進行打分。
（1）CG（Cumulative Gain）：
表示前p個位置累計得到的效益，公式為：
其中rel表示第i個文件的相關等級，如2表示非常相關，1表示相關，
資料分析，資訊檢索，分類體系中常用指標簡明解釋——關於準確率、召回率、F1、AP、mAP、ROC和AUC
在資訊檢索、分類體系中，有一系列的指標，搞清楚這些指標對於評價檢索和分類效能非常重要，因此最近根據網友的部落格做了一個彙總。
準確率、召回率、F1
資訊檢索、分類、識別、翻譯等領域兩個最基本指標是召回率(Recall Rate)和準確率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，準確率也叫查準
精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC、AUC
1. 基本概念
FN
TP
TN
FP
TP —— True Positive （真正, TP）被模型預測為正的正樣本；可以稱作
機器學習中模型的效能度量方式：混淆矩陣，F1-Score、ROC曲線、AUC曲線。
一、混淆矩陣 混淆矩陣也稱誤差矩陣，是表示精度評價的一種標準格式，混淆矩陣的每一列代表了預測類別，每一列的總數表示預測為該類別的資料的數目；每一行代表了資料的真實歸屬類別 ，每一行的資料總數表示該類別的資料例項的數目。每一列中的數值表示真實資料被預測為該類的數目。
對混淆矩陣、F1-Score、ROC曲線、AUC和KS曲線的理解
（一）混淆矩陣 混淆矩陣是除了ROC曲線和AUC之外的另一個判斷分類好壞程度的方法。下面給出二分類的混淆矩陣Predicted as PositivePredicted as NegativeLabeled as Positive True Positive(TP)Fals
分類問題的幾個評價指標（Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1
轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619
四個基本概念TP、True Positive 真陽性：預測為正，實際也為正
FP、False Positive 假
分類模型的F1-score、Precision和Recall 計算過程
# 分類模型的F1分值、Precision和Recall 計算過程
## 引入
通常，我們在評價classifier的效能時使用的是accuracy
考慮在多類分類的背景下
accuracy = (分類正確的樣本個數) / (分類的所有樣本個數)
這樣做其實看上去也挺不錯的，不過可能會出現一個很嚴重
資訊檢索導論——四、索引構建
課件網址http://www.docin.com/p-473651858.html
1、硬體基礎
2、基於塊的排序索引方法
3、記憶體式單遍掃描索引構建演算法
4、分散式索引構建
5、動態索引構建
6、安全性和排序式檢索中的索引問題
1、硬體基礎
與IR系統的設計相關的
準確率、召回率、F-score——資訊檢索、分類、推薦系統評估標準
在分類和推薦系統中，對其結果進行評價，經常用到準確率、召回率、F-score這些指標。
下面介紹其概念，舉例闡述。
準確率（Precision）：檢索出的相關文件/檢索出的文件總數，衡量的是系統的查準率。
召回率（Recall）：檢索出的相關文件/文件中所有相關文件總數，
精確率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的優缺點是什麽？
src lar ssi 100% 優缺點 lan 簡單 答案 fec 作者：竹間智能 Emotibot鏈接：https://www.zhihu.com/question/30643044/answer/161955532來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權
評估指標：ROC，AUC，Precision、Recall、F1-score
rect errors cor http mis dict edi 技術 評價 一、ROC，AUC
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線和AUC常被用來評價一個二值分類器（binary classifier）的優劣 。
ROC曲
【資訊科技】【2005】影象紋理工具研究——紋理合成、紋理轉移與合理復原
本文為澳大利亞莫納什大學（作者：Paul Francis Harrison）的博士論文，共141頁。
本文涉及三種影象紋理操作：從樣本合成紋理，從一幅影象到另一幅影象的紋理轉移，以及不完整或噪聲影象的合理復原。由於人類視覺感知對紋理細節的敏感特性，因此對這些操作產生令人滿意的結果是困難
吳恩達機器學習（九）Precision、Recall、F-score、TPR、FPR、TNR、FNR、AUC、Accuracy
目錄
0. 前言
學習完吳恩達老師機器學習課程的機器學習系統設計，簡單的做個筆記。文中部分描述屬於個人消化後的理解，僅供參考。
如果這篇文章對你有一點小小的幫助，請給個關注喔~我會非常開心的~
0. 前言
針對二分類的結果，對模型進行評估，通常有以下
準確率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse,mape評價指標
在機器學習、資料探勘領域，工業界往往會根據實際的業務場景擬定相應的業務指標。本文旨在一起學習比較經典的三大類評價指標，其中第一、二類主要用於分類場景、第三類主要用於迴歸預測場景，基本思路是從概念公式，到
準確率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse，mape 評價指標
在機器學習、資料探勘領域，工業界往往會根據實際的業務場景擬定相應的業務指標。本文旨在一起學習比較經典的三大類評價指標，其中第一、二類主要用於分類場景、第三類主要用於迴歸預測場景，基本思路是從概念公式，到優缺點，再到具體應用（分類問題，本文以二分類為例）。
1.準確率P、召回
機器學習效能指標精確率、召回率、F1值、ROC、PRC與AUC--周振洋
機器學習效能指標精確率、召回率、F1值、ROC、PRC與AUC
精確率、召回率、F1、AUC和ROC曲線都是評價模型好壞的指標,那麼它們之間有什麼不同，又有什麼聯絡呢。下面讓我們分別來看一下這幾個指標分別是什麼意思。
針對
準確率、精確率、召回率、F1值、ROC/AUC整理筆記
對於二分類問題，機器預測的和實際的還是會有所偏差，所以我們引入以下幾個概念來評價分類器的優良。一、TP、TN、FP、FN概念首先有關TP、TN、FP、FN的概念。大體來看，TP與TN都是分對了情況，TP是正類，TN是負類。則推斷出，FP是把錯的分成了對的，而FN則是把對的分成
精確率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的優缺點是什麼？
精確率、召回率、F1、AUC和ROC曲線其實都是評價模型好壞的指標，而且相互之間是有關係的，只是側重點不同，題主如果理解了各指標的定義就能找出他們的區別與聯絡，下面就用一個例子解釋這些指標。
以白條的逾期預測模型為例，這是一個有監督的二分類模型，模型對每個樣本的預測結果為一個概率值，我們需要從中選取一個閾值
深度學習：評價指標：準確率、精確率、回召率、 F-1 Score、ROC、AUC
參考：連結：https://www.jianshu.com/p/4dde15a56d44
1、從二分類評估指標說起
1.1 混淆矩陣
我們首先來看一下混淆矩陣，對於二分類問題，真實的樣本標籤有兩類，我們學習器預測的類別有兩類，那麼根據二者的類別組合可以劃分為四組，如下表
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資料分析，資訊檢索，分類體系中常用指標簡明解釋——關於準確率、召回率、F1、AP、mAP、ROC和AUC
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精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC、AUC
1. 基本概念 FN TP TN FP TP —— True Positive （真正, TP）被模型預測為正的正樣本；可以稱作
機器學習中模型的效能度量方式：混淆矩陣，F1-Score、ROC曲線、AUC曲線。
一、混淆矩陣 混淆矩陣也稱誤差矩陣，是表示精度評價的一種標準格式，混淆矩陣的每一列代表了預測類別，每一列的總數表示預測為該類別的資料的數目；每一行代表了資料的真實歸屬類別 ，每一行的資料總數表示該類別的資料例項的數目。每一列中的數值表示真實資料被預測為該類的數目。
對混淆矩陣、F1-Score、ROC曲線、AUC和KS曲線的理解
（一）混淆矩陣 混淆矩陣是除了ROC曲線和AUC之外的另一個判斷分類好壞程度的方法。下面給出二分類的混淆矩陣Predicted as PositivePredicted as NegativeLabeled as Positive True Positive(TP)Fals
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準確率、召回率、F-score——資訊檢索、分類、推薦系統評估標準
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精確率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的優缺點是什麽？
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準確率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse，mape 評價指標
在機器學習、資料探勘領域，工業界往往會根據實際的業務場景擬定相應的業務指標。本文旨在一起學習比較經典的三大類評價指標，其中第一、二類主要用於分類場景、第三類主要用於迴歸預測場景，基本思路是從概念公式，到優缺點，再到具體應用（分類問題，本文以二分類為例）。 1.準確率P、召回
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準確率、精確率、召回率、F1值、ROC/AUC整理筆記
對於二分類問題，機器預測的和實際的還是會有所偏差，所以我們引入以下幾個概念來評價分類器的優良。一、TP、TN、FP、FN概念首先有關TP、TN、FP、FN的概念。大體來看，TP與TN都是分對了情況，TP是正類，TN是負類。則推斷出，FP是把錯的分成了對的，而FN則是把對的分成
精確率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的優缺點是什麼？
精確率、召回率、F1、AUC和ROC曲線其實都是評價模型好壞的指標，而且相互之間是有關係的，只是側重點不同，題主如果理解了各指標的定義就能找出他們的區別與聯絡，下面就用一個例子解釋這些指標。 以白條的逾期預測模型為例，這是一個有監督的二分類模型，模型對每個樣本的預測結果為一個概率值，我們需要從中選取一個閾值
深度學習：評價指標：準確率、精確率、回召率、 F-1 Score、ROC、AUC
參考：連結：https://www.jianshu.com/p/4dde15a56d44 1、從二分類評估指標說起 1.1 混淆矩陣 我們首先來看一下混淆矩陣，對於二分類問題，真實的樣本標籤有兩類，我們學習器預測的類別有兩類，那麼根據二者的類別組合可以劃分為四組，如下表