precision高recall低
如果模型永遠預測y=0，則模型的Precision=99/100，很高。但Recall=0/1=0,非常低。 所以單純用Precision來評價模型是不完整的，評價模型時必須用 ..., 這樣子當Precision或是Recall很低的時候(ex:0)或是兩者都很高時，我們就可以得到一個相對合理很多的比較標準。 隨堂練習., 那麼你是否能解釋一下，一個Precision高而Recall低的模型跟一個Recall高而Precision低的模型，分別代表什麼意義呢？ 前者，可以看作一個比較 ..., 為什麼要有F1 Score?也稱F1 Mersure，這是因為通常情況下，precision高的話，recall就會低；precision低的時候，recall往往比較高 ..., F-Measure是Precision和Recall加權調和平均：. 當參數α=1時，就是最常見的F1。因此， F1綜合了P和R的結果，當F1較高時 ...,【Day 29】 Google ML - Lesson 13 – 以混淆矩陣(confusion matrix)分析ML模型好壞,可評估的三種指標Accuracy, Precision, Recall. Google machine learning 學習 ... , 如果是的话，precision分数就会很低。 recall的分母是所有事实上是positive的，即TP + FN , 衡量的是一个分类器挑出来的我们想要的 ...,当然希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。比如极端情况下，我们只搜索出了一个结果，且是准确的，那么 ... , 一樣的，如果是門禁系統，我們希望Precision可以很高，Recall就相較比較不重要，我們比較在意的是預測正向（開門）的答對多少，比較不在意實際正向 ..., 那我們會寫一個緊張兮兮的model，就像一個很細的漁網，精確率雖然低（鎖定的多數都不是恐怖份子），但召回率很高（但所有的恐怖份子都被鎖定）。
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(accuracy)、精度(precision)、查全率(recall) - 程式前沿
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