我们分别求p值，r值，f值，哈哈！按照我们开头说的，准确率是针对我们的预测结果，也就是说有多少预测为正的样本是真正的正样本。我们这里的阳性样本就是我想吃的香蕉！在预测结果中，香蕉有2个，总数为5，那么P值的计算如下:召回 rate (R值)根据开头的汇总。召回 Rate是针对我们的原始样本，表示样本中有多少正例预测正确。
4、牢记分类指标: 准确率、精确率、 召回率、F1score以及ROC我们更喜欢用准确率是因为我们熟悉它的定义，而不是因为它是评估模型的最佳工具！precision(精度比)和召回 ratio(召回比)等指标是衡量机器学习的模型性能的非常基本的指标，尤其是在不平衡数据集的情况下，这些概念在周志华教授的《西瓜》一书中有详细介绍。为分类任务选择正确的指标。假设有人声称创造了一个可以识别登机恐怖分子的模型，并且准确率(准确率)高达99%。
嗯，有一个模型:所有从美国机场起飞的乘客都被简单地标记为非恐怖分子。已知美国全年平均有8亿乘客，2000-2017年发现19名恐怖分子。这个模式已经到了近乎完美的地步准确率99。%.这听起来确实令人印象深刻，但我怀疑美国国土安全部在不久的将来会购买这种型号。虽然这个模型有一个近乎完美的准确率，准确率在这个问题上显然不是一个合适的度量。
5、f-measure的 准确率/精确率/ 召回率准确率(准确度)、精度和召回召回率是信息检索、人工智能和搜索引擎设计中非常重要的概念和指标。这些评价指标中文的翻译不一样，所以一般推荐英文。让我们假设一个特定的场景作为例子。如果一个班有80个男生，20个女生，一共100个学生。目标是找出所有的女孩。有人选择了50个人。
此外，还有30名男生被错选为女生。作为评价，你需要评价他的工作。首先，我们可以计算准确率(准确率)，定义为对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与样本总数的比值。也就是说，在01损失时的测试数据集上，损失函数为准确率。这听起来有点抽象。简单来说，上一个场景，实际情况是那个班里有男女两个班，有人(也就是定义里说的量词)把班里的人分成两个班。
6、如何动态调整 准确率与 召回率?虽然很多文章都介绍了准确率和召回的概念，但是很多人还是很难形成直观的认识。这里先不说公式，结合一个通俗的例子来帮助你理解。例:有100个人，有一个人得了癌症。我们预测它，然后计算每一次预测的准确率和召回的比值。准确率和召回的比值是相对于阳性样本而言的，即必须先定义什么是阳性。我们这里把“患癌”定义为阳性，所以没有癌症是阴性的。
本文所要讨论的问题是在模型训练完成后，在不重新训练模型的情况下，调整预测的准确率和召回速率。换句话说，一个模型发布后，不同的用户可以使用同一个模型完成不同的任务。在二元分类任务中，模型输出一般是0到1之间的数值，记为:如果大于0.5，我们的预测为正，否则为负。这里，0.5代表一个阈值。如果标为，分类标准如下:要调整准确率和召回的比值，直接调整S即可。
7、【基础概念】 准确率和 召回率算法模型大大提高了各种结果的预测效率。【算法模型的本质】算法模型的本质是基于各种输入变量，通过计算规则(模型或公式)得到预测结果。典型的预测结果如下:(通过历史行为
