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recall计算,blast和burst的区别

张世龙 06-24 05:16 64次浏览

precision=TP/(TPFP )符合率也称为precision,在正确的样本中检查符合率是多少

recall=TP/(TPfn )也被称为全概率,其是你在所有正样本中所调查的概率

如果把模型的预测看作是从一个班内所有学生中选出好学生进行类比的话

recall是从所有好学生中选择好学生的概率,precision是我选择的好学生确实是好学生的概率。

那么,在我的选择标准宽松的时候,也就是说如果自己水平不太好的学生也被认为是好学生的话,我选择的好学生会有很多。 如果不仅认为自己是好学生的学生被我选中了,不是好学生的学生也被我选中了,recall会变高。 但是,由于条件宽松,我跳出来的学生有一部分不是好学生,所以precision :被选中的好学生确实是好学生的概率很低。

但是,如果我提高了选择的标准,也就是说我对好学生的要求极其严格,我可以确信我选择的学生一定是好学生。 那么我的precision会变高。 要求很高,可以保证分选质量。 但是,在这种情况下,我并不是选择了所有的好学生,所以你会发现我的recall会相应下降。

由此可知,precision和recall整体上成反比

查全率和查准率一般为多少,matlab采样代码