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分类器的召回是什么意思，例如贝叶斯分类器？请举个例子。

例如，精度 = 正确/正确+错误的测试数据文档。如何理解召回？

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5 回答 5

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召回字面意思是召回（找到）了多少真阳性，即还找到了多少正确命中。

精度（您的公式不正确）是返回的命中有多少是真阳性，即找到的命中有多少是正确的。

于 2013-01-02T07:57:50.763 回答
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我发现 Wikipedia 中对Precision and Recall的解释非常有用：

假设一个用于识别照片中狗的计算机程序在包含 12 只狗和一些猫的图片中识别出 8 只狗。在识别出的 8 只狗中，有 5 只实际上是狗（真阳性），其余的是猫（假阳性）。该程序的精度为 5/8，而其召回率为 5/12。当搜索引擎返回 30 个页面，其中只有 20 个是相关的，而没有返回 40 个额外的相关页面时，其精确度为 20/30 = 2/3，而其召回率为 20/60 = 1/3。

因此，在这种情况下，精度是“搜索结果的有用程度”，而召回率是“结果的完整程度”。

在此处输入图像描述

于 2017-07-21T16:37:21.047 回答
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ML 中的精度与信息检索中的精度相同。

recall = TP / (TP + FN)
precision = TP / (TP + FP)

（其中 TP = 真阳性，TN = 真阴性，FP = 假阳性，FN = 假阴性）。

将这些符号用于二元分类器是有意义的，通常“肯定”是不太常见的分类。请注意，精度/召回指标实际上是特定形式，其中 #classes=2 表示更一般的混淆矩阵。

此外，您的“精度”符号实际上是accuracy，并且是(TP+TN)/ ALL

于 2013-01-02T07:02:00.570 回答
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用非常简单的语言：例如，在一系列展示政治家的照片中，有多少次政治家 XY 的照片被正确识别为展示的是 A. Merkel 而不是其他政治家？

  • 精度是识别另一个人的次数（误报）的比率：（正确命中）/（正确命中）+（误报）

  • 召回率是照片中显示的人的姓名被错误识别（“召回”）的比率：（正确呼叫）/（正确呼叫）+（错误呼叫）

于 2017-02-26T10:53:50.717 回答
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给你一个例子。想象一下，我们有一个机器学习模型可以检测猫与狗。由人类提供的实际标签称为ground-truth。模型的输出再次称为预测。现在看下表：

ExampleNo        Ground-truth        Model's Prediction
   0                 Cat                   Cat
   1                 Cat                   Dog
   2                 Cat                   Cat
   3                 Dog                   Cat
   4                 Dog                   Dog

假设我们要查找类 cat 的召回率。根据定义，召回是指正确识别的某个类别的百分比（来自该类别的所有给定示例）。因此对于 cat 类，模型正确识别了它 2 次（例如 0 和 2）。但这是否意味着实际上只有 2 只猫？不！实际上，ground truth 中有 3 只猫（人类标记）。那么这个类的正确识别率是多少呢？2 out of 3 that is (2/3) * 100 = 66.67%或者0.667如果你在 1 内对其进行归一化。这是示例 3 中对 cat 的另一个预测，但它不是正确的预测，因此我们不考虑它。

现在来到数学公式。首先了解两个术语：

TP（真阳性）：当它实际上是积极的时候预测一些积极的事情。如果猫是我们的正面例子，那么当它实际上是一只猫时，预测它是一只猫。

FN（假阴性）：当它实际上不是消极的时候预测消极的东西。

现在对于某个类，这个分类器的输出可以是两种类型：猫或狗（非猫）。所以正确识别的数量就是真阳性（TP）的数量。同样，该类别的真实样本总数将是 TP + FN。因为在所有猫中，模型要么正确地检测到它们（TP），要么没有正确地检测到它们（FN，即模型错误地说是阴性（非猫），而实际上是阳性（猫））。所以对于某个类 TP + FN 表示该类的基本事实中可用的示例总数。所以公式是：

Recall = TP / (TP + FN)

同样，也可以为 Dog 计算召回率。当时认为狗是正类，猫是负类。

因此，对于任意数量的类，要找到某个类的召回率，就以该类为正类，其余类为负类，并使用公式求召回。继续每个类的过程以找到所有类的召回率。

如果您也想了解精度，请访问此处：https ://stackoverflow.com/a/63121274/6907424

于 2020-07-27T17:11:18.907 回答