精确率(Precision,P),召回率(Recall,R)以及F1值(F1-score,F1)

狗狗识别系统的例子:

假设我们有两个集合:

  • 实际狗狗的集合(实际真正是狗狗的图片):A
  • 我们识别为狗狗的集合(我们认为是狗狗的图片):B
  1. 精确率(Precision,P): 精确率是指在我们识别为狗狗的图像中,有多少是真正是狗狗的。在狗狗识别系统中,如果我们识别了10张图像为狗狗,而只有其中的8张是真的狗狗,那么精确率就是80%。

    精确率 = (真正是狗狗的图片数) / (被识别为狗狗的图片总数)            集合表示: Precision(P)是指我们识别为狗狗的集合(B)与实际狗狗的集合(A)的交集大小除以我们认为是狗狗的集合(B)的大小。  

2 召回率(Recall,R): 召回率是指在所有真正是狗狗的图像中,我们成功地识别出了多少。在狗狗识别系统中,如果总共有20张真正是狗狗的图像,而我们只成功识别了其中的15张,那么召回率就是75%。

召回率 = (成功识别出的狗狗图片数) / (所有真正是狗狗的图片数)

  • 集合表示: Recall(R)是指我们识别为狗狗的集合(B)与实际狗狗的集合(A)的交集大小除以实际狗狗的集合(A)的大小。

3 F1值(F1-score,F1): F1值综合了精确率和召回率,是一个综合考虑二者的指标。它是精确率和召回率的调和平均值。在狗狗识别系统中,如果我们希望找到一个既能高效地找到狗狗(召回率高),又不会错误地将其他东西误认为狗狗(精确率高)的系统,那么我们希望F1值尽可能高。

F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

总结:

  • 精确率(Precision) 衡量了我们的识别系统有多少是正确的。

  • 召回率(Recall) 衡量了我们是否成功找到了所有真实存在的狗狗。

  • F1值(F1-score) 综合考虑了精确率和召回率,是一个综合性的评价指标。

在实际应用中,选择使用哪个指标取决于任务的具体要求。如果我们更注重避免错误识别(例如,将猫错认为狗狗),可能会更关注精确率;如果我们希望不错过任何一个真实存在的狗狗,可能会更关注召回率。 F1值可以在两者之间找到一个平衡。

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