如何评估模型的准确性和召回率?

准确率 (Accuracy)

准确率 measures the proportion of correct predictions made by the model. It can be calculated by dividing the number of correctly predicted instances by the total number of instances in the dataset.

召回率 (Recall)

召回率 measures the proportion of actual positive instances that are correctly identified as positive by the model. It can be calculated by dividing the number of correctly predicted positive instances by the total number of actual positive instances in the dataset.

如何评估模型的准确性和召回率?

• 使用混淆矩阵：混淆矩阵显示了不同类别的预测结果，其中每个单元格表示一个样本的类别。
• 计算准确率和召回率：准确率 = True Positive / (True Positive + False Negative)，召回率 = True Positive / (True Positive + False Negative)。
• 使用查准曲线：查准曲线显示了召回率随着准确率的增加而变化的曲线。
• 使用灵敏度和特异度：灵敏度 = True Positive / (True Positive + False Negative)，特异度 = True Negative / (True Negative + False Positive)。

其他评估指标

除了准确率和召回率，还有以下评估指标：

• F1 分数：F1 分数是准确率和召回率的调和值，它衡量了模型在所有类别上的性能。
• Precision： precision 是正类预测为正类的概率，它衡量了模型对正类样本的预测准确性。
• Recall： recall 是正类预测为负类的概率，它衡量了模型对负类样本的预测召回率。

选择评估指标取决于具体应用场景。