機器學習 -召回率和準確率的概念入門

概念

TP: TRUE Positive，正確，識別出正類
TN: TRUE Negative，正確，識別出負類
FP: False Positive，錯誤，負類識別爲正類
FN：False Negative，錯誤，正類識別爲負類

圖片

樣例

60個正樣本，40個負樣本。
系統查出50個樣本，其中只有40個爲正樣本。
求召回率和準確率。

回答：

TP = 40 (確實有40個正確的被找出來) 
FP = 20 (60個正類，只找出40個，還有20個正類的被標記爲負類)
TN = 30 (40個負類中，有30個負類被正確標記爲負類)
FN = 10 (40個負類中，有10個被錯誤標記爲正類)

召回率 = TP / (TP+FP) = 40 / (40+20) = 2/3
準確率 = TP / (TP+FN) = 40 / (40 + 10) = 4/5

總結

召回率 = 查全率
準確率 = 查準率

查準率＝檢索出的相關信息量 / 檢索出的信息總量
查全率＝檢索出的相關信息量 / 系統中的相關信息總量