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1，召回率是什么意思
2，如何解釋召回率與準(zhǔn)確率
3，如何使用svm計(jì)算召回率
4，召回率是什么
5，什么是召回率與精度
6，如何提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的召回率

1，召回率是什么意思

是檢索出的相關(guān)文檔數(shù)和文檔庫中所有的相關(guān)文檔數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查全率；精度是檢索出的相關(guān)文檔數(shù)與檢索出的文檔總數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查準(zhǔn)率

召回率是什么意思

2，如何解釋召回率與準(zhǔn)確率

數(shù)據(jù)集中：正例反例你的預(yù)測正例：ab你的預(yù)測反例：cd準(zhǔn)確率就是a/(a+b)大白話就是“你的預(yù)測有多少是對(duì)的”召回率就是a/(a+c)大白話就是“正例里你的預(yù)測覆蓋了多少”

1. 正確率 = 提取出的正確信息條數(shù) / 提取出的信息條數(shù) 2. 召回率 = 提取出的正確信息條數(shù) / 樣本中的信息條數(shù)

如何解釋召回率與準(zhǔn)確率

3，如何使用svm計(jì)算召回率

在信息檢索、統(tǒng)計(jì)分類、識(shí)別、預(yù)測、翻譯等領(lǐng)域，兩個(gè)最基本指標(biāo)是準(zhǔn)確率和召回率，用來評(píng)價(jià)結(jié)果的質(zhì)量。準(zhǔn)確率（Precision），又稱“精度”、“正確率”、“查準(zhǔn)率”，表示在檢索到的所有文檔中，檢索到的相關(guān)文檔所占的比例。召回率（Recall），又稱“查全率”，表示在所有相關(guān)文檔中，檢索到的相關(guān)文檔所占的比率。兩者的公式為：準(zhǔn)確率 = 檢索到的相關(guān)文檔數(shù)量 / 檢索到的所有文檔總數(shù)召回率 = 檢索到的相關(guān)文檔數(shù)量 / 系統(tǒng)中所有相關(guān)文檔的總數(shù)

如何使用svm計(jì)算召回率

4，召回率是什么

召回率是檢索出的相關(guān)文檔數(shù)和文檔庫中所有的相關(guān)文檔數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查全率；精度是檢索出的相關(guān)文檔數(shù)與檢索出的文檔總數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查準(zhǔn)率。對(duì)于一個(gè)檢索系統(tǒng)來講，召回率和精度不可能兩全其美：召回率高時(shí)，精度低，精度高時(shí)，召回率低。所以常常用11種召回率下11種精度的平均值來衡量一個(gè)檢索系統(tǒng)的精度。對(duì)于搜索引擎系統(tǒng)來講，因?yàn)闆]有一個(gè)搜索引擎系統(tǒng)能夠搜集到所有的WEB網(wǎng)頁，所以召回率很難計(jì)算。目前的搜索引擎系統(tǒng)都非常關(guān)心精度。影響一個(gè)搜索引擎系統(tǒng)的性能有很多因素，最主要的是信息檢索模型，包括文檔和查詢的表示方法、評(píng)價(jià)文檔和用戶查詢相關(guān)性的匹配策略、查詢結(jié)果的排序方法和用戶進(jìn)行相關(guān)度反饋的機(jī)制。

5，什么是召回率與精度

一直搞不清搜索引擎的查全率和查準(zhǔn)率是什么意思,只知道這兩個(gè)是衡量一個(gè)搜索引擎性能的. 今個(gè) 看一篇南大的學(xué)士論文的時(shí)候, 又碰到這個(gè)問題. 所以決定把他搞清楚, 上百度搜了一下, 所獲很多. 查全率[召回率]與精度[查準(zhǔn)率] 之辨析:召回率(recall rate)和精度(precision)定義：從一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)集合中檢索文檔的時(shí)，可把文檔分成四組－系統(tǒng)檢索到的相關(guān)文檔（Ａ）- 系統(tǒng)檢索到的不相關(guān)文檔（Ｂ）- 相關(guān)但是系統(tǒng)沒有檢索到的文檔（Ｃ）- 相關(guān)但是被系統(tǒng)檢索到的文檔（Ｄ）相關(guān)不相關(guān)檢索到AB未檢索到CD直觀的說，一個(gè)好的檢索系統(tǒng)檢索到的相關(guān)文檔越多越好，不相關(guān)文檔越少越好．召回率和精度是衡量信息檢索系統(tǒng)性能最重要的參數(shù)．召回率Ｒ：用檢索到相關(guān)文檔數(shù)作為分子，所有相關(guān)文檔總數(shù)作為分母，即 R=A/(A+C)精度Ｐ：用檢索到相關(guān)文檔數(shù)作為分子，所有檢索到的文檔總數(shù)作為分母．即 P=A/(A+B). 下面舉例說明召回率和精度之間的關(guān)系：一個(gè)數(shù)據(jù)庫有500個(gè)文檔, 其中有50個(gè)文檔符合定義的問題.系統(tǒng)檢索到75個(gè)文檔,但是只有45個(gè)符合定義的問題. 召回率 R=45/50=90%精度P=45/75=60%本例中, 系統(tǒng)檢索是比較有效的,召回率為90%. 但是結(jié)果有很大的噪音, 有近一半的檢索結(jié)果是不相關(guān). 研究表明: 在不犧牲精度的情況下,獲得一個(gè)高召回率是很困難的.召回率越高,精度下降的很快,而且這種趨勢(shì)不是線性的.來自：召回率與精度

我是來看評(píng)論的

6，如何提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的召回率

準(zhǔn)確率和召回率是廣泛用于信息檢索和統(tǒng)計(jì)學(xué)分類領(lǐng)域的兩個(gè)度量值，用來評(píng)價(jià)結(jié)果的質(zhì)量。其中精度是檢索出相關(guān)文檔數(shù)與檢索出的文檔總數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查準(zhǔn)率；召回率是指檢索出的相關(guān)文檔數(shù)和文檔庫中所有的相關(guān)文檔數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查全率?！　∫话銇碚f，Precision就是檢索出來的條目（比如：文檔、網(wǎng)頁等）有多少是準(zhǔn)確的，Recall就是所有準(zhǔn)確的條目有多少被檢索出來了。　　正確率、召回率和 F 值是在魚龍混雜的環(huán)境中，選出目標(biāo)的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)。不妨看看這些指標(biāo)的定義先：　　1. 正確率 = 提取出的正確信息條數(shù) / 提取出的信息條數(shù)　　2. 召回率 = 提取出的正確信息條數(shù) / 樣本中的信息條數(shù)　　兩者取值在0和1之間，數(shù)值越接近1，查準(zhǔn)率或查全率就越高?！　?. F值 = 正確率 * 召回率 * 2 / (正確率 + 召回率) （F 值即為正確率和召回率的調(diào)和平均值）　　不妨舉這樣一個(gè)例子：某池塘有1400條鯉魚，300只蝦，300只鱉?，F(xiàn)在以捕鯉魚為目的。撒一大網(wǎng)，逮著了700條鯉魚，200只蝦，100只鱉。那么，這些指標(biāo)分別如下：　　正確率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70%　　召回率 = 700 / 1400 = 50%　　F值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%　　不妨看看如果把池子里的所有的鯉魚、蝦和鱉都一網(wǎng)打盡，這些指標(biāo)又有何變化：　　正確率 = 1400 / (1400 + 300 + 300) = 70%　　召回率 = 1400 / 1400 = 100%　　F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%　　由此可見，正確率是評(píng)估捕獲的成果中目標(biāo)成果所占得比例；召回率，顧名思義，就是從關(guān)注領(lǐng)域中，召回目標(biāo)類別的比例；而F值，則是綜合這二者指標(biāo)的評(píng)估指標(biāo)，用于綜合反映整體的指標(biāo)?！　‘?dāng)然希望檢索結(jié)果Precision越高越好，同時(shí)Recall也越高越好，但事實(shí)上這兩者在某些情況下有矛盾的。比如極端情況下，我們只搜索出了一個(gè)結(jié)果，且是準(zhǔn)確的，那么Precision就是100%，但是Recall就很低；而如果我們把所有結(jié)果都返回，那么比如Recall是100%，但是Precision就會(huì)很低。因此在不同的場合中需要自己判斷希望Precision比較高或是Recall比較高。如果是做實(shí)驗(yàn)研究，可以繪制Precision-Recall曲線來幫助分析。

最近在做文本分類，遇到了一些問題，想問問大家有沒有好的方法。為了節(jié)省時(shí)間，我只采取了部分?jǐn)?shù)據(jù)來跑算法（全部數(shù)據(jù)跑了之后的結(jié)果和這個(gè)差不多）訓(xùn)練集：4837 documents測試集：2074 documents樣本比例：正樣本：負(fù)樣本 = 1：3預(yù)測結(jié)果中，有的算法在正樣本中預(yù)測的精確率還行（0.95-1.00之間），但是召回率非常差，通常只有0.01和0.02左右，kneighbors和decisiontree的精確率和召回率都是0，只有naivebayes和bernoullinb的pr和recall比較平均，但是也沒有到0.8。問題：我查了一下那些召回率較低（0.01）的算法，475個(gè)樣本中（正樣本），實(shí)際上只有5個(gè)被預(yù)測正確了的，但是具體原因沒有查出來。我想請(qǐng)問一下：1.召回率低是因?yàn)闃颖緲O度不平衡造成的嗎？（雖然我認(rèn)為1：3的比例不算極度不平衡。）2.在這種樣本不平衡的問題上，有沒有什么好的方法可以提高召回率？我試過smote方法（過采樣和欠采樣都有試過），但對(duì)于我的數(shù)據(jù)集并沒有什么好的效果，不止到有沒有有什么好的方法可以解決這個(gè)問題？謝謝！添加評(píng)論分享查看全部 11 個(gè)回答0贊同反對(duì)，不會(huì)顯示你的姓名elvin 全是細(xì)枝末節(jié)，做一個(gè)樂于分享的人兩個(gè)問題一并回答一下，根據(jù)你的描述，我覺得問題應(yīng)該不是出在正負(fù)樣本比上，1比3這個(gè)比例不但不是非常不均衡，相反在我看來已經(jīng)是非常均衡了。以前做比賽有處理過正負(fù)比1比10000的數(shù)據(jù)，我覺得這才叫不平衡，才需要使用類似上采樣，下采樣，以及smote算法（都用過），而且這樣的情況下recall，f1等指標(biāo)的提升是顯著的。我覺得正負(fù)比例在1：1至1：100間差別都不會(huì)太大，需要根據(jù)具體問題做離線交叉驗(yàn)證去找到最好的比例。所以我建議你不用再糾結(jié)正負(fù)樣本比的問題，可以再回頭看一看你的數(shù)據(jù)集，一方面看一看代碼是否有誤？數(shù)據(jù)集是否太小？（總覺得你的數(shù)據(jù)集太小，而且測試集相對(duì)于訓(xùn)練集太大）另外訓(xùn)練集，測試集的劃分是否正確？或者重新劃分一下訓(xùn)練測試集做一下交叉驗(yàn)證看一看各項(xiàng)指標(biāo)再具體研究。