查全率 查准率

1. confusion matirx混淆矩阵

查准率（准确率）：预测结果是正例的数据集中，实际正确的数量的比例

查全率（召回率）：真实结果是正例的数据集中，被预测出是正确的数量的比例

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• 2. P—R反向关系原理

查准率和查全率是一对矛盾的度量。一般来说，查准率高时，查全率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低

例如：把门这个人严不严，这个人严的话，放过去的人就少，查准率也就高，但是能被放出来的人少了，因此查全率低；把门的人松的话，放过去的人特别多，鱼龙混杂，所以查准率也就低了，但是相应的查全率就高了

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3. 性能度量

若一个学习器的P—R曲线被另一个学习器的曲线完全"包住"，则可以断言后者的性能优于前者，但是若果两个曲线发生了交叉，该如何比较？

• 3.1 最优阈值的确定

如何比较A，B，C三种模型的好坏，首先可以确定B和A优于C，BA之间优于交叉无法确定

首先会想到比较AB面积的大小，在一定程度上表征了模型的优劣，但是这个值不容易估算，曲线的解析式不易求

• 方法一：使用平衡点(Break—Even Point，简成BEP)，R=P时R与P的值

为什么在PR曲线里面查全率为1，查准率为0？查准率为1时，查全率为0？什么情况会出现查全为1查准为0？
书上为假设已经训练了一个二分类器，对m个待测样本进行了预测，按照书上对P—R曲线的定义，我们得先把待测样本进行排序，把二分类器越有可能为正类的放前面，越有可能为负类的放后面

• 方法二：F1度量，F1是基于查准率与查全率的调和平均定义的，

• 方法三：Fβ(F1度量的一般形式)，能让我们表达出对查准率与查全率的不同偏好，在一些应用中，对查准率与查全率的重视程度有所不同，例如在商品推荐系统中，尽可能地推用户感兴趣的，此时查准率更重要；而在逃犯检索系统中，尽可能少漏掉逃犯，查全率更重要

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• 4. n个二分类实现的多分类问题

4.1先分别计算，再求平均值

4.2先平均再计算

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