准确率(Precision)、召回率(Recall)以及综合评价指标(F1-Measure )
2014-01-02 11:24
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看文献发现有提及precision&recall和f-measure,在网上找资料,查到了这篇文章。内容转自http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/6742095
通俗的讲,Precision 就是检索出来的条目中(比如网页)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。
下面这张图介绍True Positive,False Negative等常见的概念,P和R也往往和它们联系起来。
我们当然希望检索的结果P越高越好,R也越高越好,但事实上这两者在某些情况下是矛盾的。比如极端情况下,我们只搜出了一个结果,且是准确的,那么P就是100%,但是R就很低;而如果我们把所有结果都返回,那么必然R是100%,但是P很低。
因此在不同的场合中需要自己判断希望P比较高还是R比较高。如果是做实验研究,可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析(我应该会在以后介绍)。
F Measure是Precision和Recall加权调和平均:
F = (a^2+1)P*R / a^2P +R
当参数a=1时,就是最常见的F1了:
F1 = 2P*R / (P+R)
很容易理解,F1综合了P和R的结果。
查准与召回(Precision & Recall)
先看下面这张图来理解了,后面再具体分析。下面用P代表Precision,R代表Recall通俗的讲,Precision 就是检索出来的条目中(比如网页)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。
下面这张图介绍True Positive,False Negative等常见的概念,P和R也往往和它们联系起来。
我们当然希望检索的结果P越高越好,R也越高越好,但事实上这两者在某些情况下是矛盾的。比如极端情况下,我们只搜出了一个结果,且是准确的,那么P就是100%,但是R就很低;而如果我们把所有结果都返回,那么必然R是100%,但是P很低。
因此在不同的场合中需要自己判断希望P比较高还是R比较高。如果是做实验研究,可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析(我应该会在以后介绍)。
F1 Measure
前面已经讲了,P和R指标有的时候是矛盾的,那么有没有办法综合考虑他们呢?我想方法肯定是有很多的,最常见的方法应该就是F Measure了,有些地方也叫做F Score,都是一样的。F Measure是Precision和Recall加权调和平均:
F = (a^2+1)P*R / a^2P +R
当参数a=1时,就是最常见的F1了:
F1 = 2P*R / (P+R)
很容易理解,F1综合了P和R的结果。
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