人工智能算法几个重要指标_算法召回率

一、几个前置概念

TP（True Positive）：正确的正例，正类被判定成正类

FN（False Negative）：错误的反例，漏报，正类被判定为假类

FP（False Positive）：错误的正例，误报，假类判定为正类

TN（True Negative）：正确的反例，假类被判定成假类

二、准确率

       所有的预测正确（正类负类）的占总的比重。

Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

       虽然准确率能够判断总的正确率，但是在样本不均衡的情况下，并不能作为很好的指标来衡量结果。在样本不平衡的情况下，得到的高准确率没有任何意义，此时准确率就会失效。例如如果一个肿瘤科医生看病，不经检验就告诉每个患者他们没有患病，检查的准确率为99.6%！（癌症患病率约为0.4%）。

三、精确率

       也叫查准率，即正确预测为正的占全部预测为正的比例(不准错，宁愿漏检，也不能让现有的预测有错)。

Precision=TP/(TP+FP)

       精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。分母是预测到的正类，精确率的提出是让模型的现有预测结果尽可能不出错。应用场景例如美国刑事审判体系，疑罪从无。

四、召回率

        即正确预测为正的占全部实际为正的比例(不准漏，宁可错杀一千，也不放过一个)。

Recall=TP/(TP+FN)

       召回率(Recall) 是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。高的召回率意味着可能会有更多的误检，但是会尽力找到每一个应该被找到的对象。应用场景例如癌症筛查、排查安全隐患。

五、F-Score：召回率与精确率的博弈

       精确率和召回率互相影响，理想状态下肯定追求两个都高，但是实际情况是两者相互“制约”：追求精确率高，则召回率就低；追求召回率高，则通常会影响精确率。我们当然希望预测的结果精确率越高越好，召回率越高越好， 但事实上这两者在某些情况下是矛盾的。这样就需要综合考虑它们，最常见的方法就是F-score。 也可以绘制出P-R曲线图，观察它们的分布情况。

 

F-Score：权衡精确率（Precision）和召回率（Recall），一般来说准确率和召回率呈负相关，一个高，一个就低，如果两个都低，一定是有问题的。 一般来说，精确度和召回率之间是矛盾的，这里引入F1-Score作为综合指标，就是为了平衡准确率和召回率的影响，较为全面地评价一个分类器。F1是精确率和召回率的调和平均。F1-score越大说明模型质量更高。

• β如果取1,表示Precision与Recall一样重要
• β如果取小于1,表示Precision比Recall重要
• β如果取大于1,表示Recall比Precision重要

PR-曲线

以召回率作为横坐标轴，精确率作为纵坐标轴。AP就是PR曲线与X轴围成的图形面积，AP值为1时模型性能最好。

其中红线为验证集的P-R曲线，蓝线为测试集的P-R曲线