[轉載] 資訊檢索常用的評價指標(MAP,NDCG,ERR)
一、MAP
Precision(p):
準確率(精確度)是指檢索得到的文件中相關文件所佔的比例,公式如下:
Recall(R):
召回率是指所有相關文件中被檢索到的比例,公式如下:
Average precision(AveP):
由前面可知,準確率和召回率都只能衡量檢索效能的一個方面,最理想的情況肯定是準確率和召回率都比較高。當我們想提高召回率的時候,肯定會影響準確率,所以可以把準確率看做是召回率的函式,即:
其中
其中
一、MAP
Precision(p):
準確率(精確度)是指檢索得到的文件中相關文件所佔的比例,公式如下:precision=|{relevantdocuments}∩{retrieveddocuments}||{retrieveddocume
相關文獻:
learning to rank : https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_to_rank#cite_note-13 MRR: https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_reciprocal_rank
知識點文字檢索常用的評價指標:MAP、nDCG、ERR、F-score/F-measure以及附加的Precision、Recall、AveP、CG、DCG、IDCG、MRR、cascade models
而ROC曲線及其度量指標AUC主要用於分類和識別
一 自然語言處理(ML),機器學習(NLP),資訊檢索(IR)等領域,評估(evaluation)是一個必要的工作,而其評價指標往往有如下幾點:準確率(accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。
本文將簡單介紹其中幾個概念。中文中這幾個評價指標翻譯各有不同, 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
本文參考: 1.https://www.cnblogs.com/zhangduo/p/4504879.html 2.https://blog.csdn.net/vernice/article/details/46467449?utm_source=blogxgwz8 一、簡介介紹 聚類中的外 html eight inf 曲線 mba cor 方法 指標 pan 參考鏈接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html
具體更詳細的可以查閱周誌華的西瓜書第二章,寫的非常詳細~
一、機器學習性能評估指標
1.準確率(A 參考連結:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html
具體更詳細的可以查閱周志華的西瓜書第二章,寫的非常詳細~
一、機器學習效能評估指標
1.準確率(Accurary)
準確率是我們最常見的評價指標,而且很容易理解,就是被分對的樣本
迴歸模型是機器學習中很重要的一類模型,不同於常見的分類模型,迴歸模型的效能評價指標跟分類模型也相差很大,這裡簡單基於工作中的一點實踐來記錄一下基於sklearn庫計算迴歸模型中常用的四大評價指標主要包括:explained_variance_score、mean_abso
在資訊檢索和自然語言處理中經常會使用這些引數,下面簡單介紹如下:
準確率與召回率(Precision & Recall)
我們先看下面這張圖來加深對概念的理解,然後再具體分析。其中,用P代表Precision,R代表Recall
一般來說,Pre
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as p
自然語言處理(ML),機器學習(NLP),資訊檢索(IR)等領域,評估(evaluation)是一個必要的工作,而其評價指標往往有如下幾點:準確率(accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。
本文將簡單介紹其中幾個概念。
分類 TP:正例預測正確的個數 FP:負例預測錯誤的個數 TN:負例預測正確的個數 FN:正例預測錯誤的個數
準確率(accuracy) 精確率(precision) 描述的是在所有預測出來的正例中有多少是真的正例 準確率與精確率的區別: 在正負樣本不平衡的情況下,準確率這個評價指標
詳細理論說明,可以檢視其他部落格:
# coding:utf-8
from sklearn import metrics
"""
聚類效能評估
"""
"""
1、Adjusted Rand index (ARI)
優點:
筆者寄語:機器學習中交叉驗證的方式是主要的模型評價方法,交叉驗證中用到了哪些指標呢?交叉驗證將資料分為訓練資料集、測試資料集,然後通過訓練資料集進行訓練,通過測試資料集進行測試,驗證集進行驗證。模型預測
對於二分類問題常用的評價指標是精確率(precision)以及召回率(recall)。通常,以關注的類為正類,其他的類為負類。則在預測的時候會有如下四種情況:TP——將正類預測為正類的數量FN——將正類預測為負類的數量FP——將負類預測為正類的數量TN——將負類預測為負類的數
顯著性目標檢測模型評價指標 之 平均絕對誤差(MAE)原理與實現程式碼
目錄
一、顯著性目標檢測簡介
顯著性目標(Salient Object):
當我們在看一張圖片時,注意力首先會落在我們所感興趣的物體部分。比如我們看到一張畫有羊
評價指標:
準確率 (Accuracy),混淆矩陣 (Confusion Matrix),精確率(Precision),召回率(Recall),平均正確率(AP),mean Average Precision(mAP),交除並(IoU),ROC + AUC,非極大值抑制
迴歸評價指標SSE、MSE、RMSE、MAE、R-Squared
前言
分類問題的評價指標上一篇文章已講述,那麼迴歸演算法的評價指標就是SSE、MSE,RMSE,MAE、R-Squared。下面一一介紹:
一、SSE(和方差)
該統計引數計算的是擬合數據和原始資料對應
一:準確率 (Accuracy) 、錯誤率 (Error rate)
二:混淆矩陣 (Confusion Matrix)
三:召回率(Recall)、精確率(Precision)
四: P-R曲線、平均精度(Average-Precision,AP)、F指標
五: 相關推薦
[轉載] 資訊檢索常用的評價指標(MAP,NDCG,ERR)
資訊檢索常用的評價指標整理 MAP nDCG ERR F-measure Precision Recall
資訊檢索中常用的評價指標:MAP,nDCG,ERR,F-measure
(轉載)準確率(accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall)和綜合評價指標(F1-Measure )-絕對讓你完全搞懂這些概念
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