准确率 (precision) 与召回率 (recall)





刚开始接触这两个概念的时候总搞混,时间一长就记不清了。


实际上非常简单,

精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了,一种就是把正类预测为正类 (TP),另一种就是把负类预测为正类 (FP).

召回率是针对我们原来的样本而言的,它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能,一种是把原来的正类预测成正类 (TP),另一种就是把原来的正类预测为负类 (FN)。


其实就是分母不同,一个分母是预测为正的样本数,另一个是原来样本中所有的正样本数。



在信息检索领域,精确率和召回率又被称为查准率和查全率 



除此之外,还有 ROC 曲线,PR 曲线,AUC 等评价指标








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