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wadjj
V2EX  ›  程序员

突然意识到,我们日常说的模型“准召”是不是叫错了?

  •  
  •   wadjj · 32 天前 · 2153 次点击
    这是一个创建于 32 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    日常说模型准召说的很顺口,今天在写概念梳理文档的时候才意识到不对劲,我们日常说的似乎应该是“精召”?

    • 精确率:precision = TP / (TP + FP)
    • 召回率:recall = TP / (TP + FN)
    • 准确率:accuracy = (TP + TN) / (TP+ FP + TN + FN)
    • F1-Score:F1 Score = 2( PR )/ (P+R),其中 P 和 R 分别为 precision 和 recall

    你们日常会把 precision 叫成准确率吗?那你们怎么叫这个 accuracy 呢?


    • True Positive(真正, TP):将正类预测为正类数.
    • True Negative(真负, TN):将负类预测为负类数.
    • False Positive(假正, FP):将负类预测为正类数 →→ 误报 (Type I error).
    • False Negative(假负, FN):将正类预测为负类数 →→ 漏报 (Type II error).
    6 条回复    2025-02-17 21:56:23 +08:00
    Ricardoo
        1
    Ricardoo  
       32 天前
    因为精确率还有一个别称,叫查准率
    w568w
        2
    w568w  
       32 天前
    我是这么助记的,以股票为例:

    精确率:说一个人「精」,就是说他投资非常小气,只有算准了绝对涨的时候才会买,所以 精确率=#(真涨了)/#(他看涨)

    准确率:说一个人「准」,就是说他是股神,每次不管涨跌都能预测对,所以 准确率=#(真涨或跌了)/#(预测总数)

    其他也类似:

    召回率:把每次涨的时刻都回忆( recall )起来,这人有几次看涨?所以召回率=#(他看涨)/#(涨了)

    这里很明显「精」和「召回」是矛盾的,一个人越精、越保守,他就越容易漏掉一些小涨的瞬间;反过来,一个人闭着眼睛投资永远看涨,那他召回率就是 100%,但肯定亏本。所以,要综合衡量这两个方面,就用 F-score 来计算。
    hushuguo
        3
    hushuguo  
       31 天前
    我们实验室的话,一般就叫 precision
    bluetooth503
        4
    bluetooth503  
       31 天前
    我喜欢叫查全率、查准率,比较好记,也比较好理解。
    InkStone
        5
    InkStone  
       31 天前
    主要是因为 precision 和 accuracy 这两个词本来就没有那么清晰的语义区分吧,怎么翻译都可以。只是 precision 恰好还关联了“精度”这个含义,所以“准度”就归了 accuracy 。
    wadjj
        6
    wadjj  
    OP
       26 天前
    @InkStone 更多是想说“准召”里没有“准确率”、只有“精确率”这个点,好奇是怎么发生的
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