我是靠谱客的博主 无心鼠标,最近开发中收集的这篇文章主要介绍机器学习习题(3)1. 前言2. 习题1(PRF值),觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

1. 前言

这一次我们只有4道新题,有一道题目我们之前已经做过了。就不再赘述。

2. 习题1(PRF值)

下面有关分类算法的准确率,召回率,F1 值的描述,错误的是?

A.准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率

B.召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率

C.正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间,数值越接近0,查准率或查全率就越高

D.为了解决准确率和召回率冲突问题,引入了F1分数

正确答案:C

解析:

对于二类分类问题常用的评价指标是精准度(precision)与召回率(recall)。通常以关注的类为正类,其他类为负类,分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确,4种情况出现的总数分别记作:

TP——将正类预测为正类数
FN——将正类预测为负类数
FP——将负类预测为正类数
TN——将负类预测为负类数

由此:

精准率定义为:P = TP / (TP + FP)
召回率定义为:R = TP / (TP + FN)
F1值定义为: F1 = 2 P R / (P + R)

精准率和召回率和F1取值都在0和1之间,精准率和召回率高,F1值也会高,不存在数值越接近0越高的说法,应该是数值越接近1越高。</

最后

以上就是无心鼠标为你收集整理的机器学习习题(3)1. 前言2. 习题1(PRF值)的全部内容,希望文章能够帮你解决机器学习习题(3)1. 前言2. 习题1(PRF值)所遇到的程序开发问题。

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