精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - 知乎
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？在看到的几个项目中都是用AUC来评价分类器的好坏，而不是使用精确率，召回率，F1值，请问这是什么原因呢？
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？
F1 上面我们介绍了精确度和召回率两个概念，但在实际建模过程中，这两个指标往往是此消彼长的，所以想要找到二者之间的一个平衡点，我们就需要一个新的指标： F1分数。F1分数同时考虑了查准率和查全率，让二者同时达到最高，取一个平衡。
深度学习论文中那么高的准确率都是大力出奇迹吗？ - 知乎
深度学习论文中那么高的准确率都是大力出奇迹吗？有点疑惑，那些作者们同一个模型是不是跑了好多好多遍，然后取最高的准确率放在论文上的？最近在看一篇论文，代码是开源的，各种参数都有，连随机种子都给了，结… 显示全部关注者 963
如何解释召回率与精确率？ - 知乎
纠正下，精确率 (precision)和准确率 (accuracy)是不一样的，题主问的应该是精确率与召回率之间的差别。一定义辨析刚开始接触这两个概念的时候总搞混，时间一长就记不清了。实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测
为什么多分类计算出来的精确率准确率召回率 f1-score值都一样？ - 知乎
F1值是精确率和召回率的加权调和平均数，精确率和召回率都是越高越好，但两者往往是矛盾的。因此常用F1-score来综合评价分类器的效果，它的取值范围为0到1，越接近1效果越好。
分类问题中测试集的准确率、精确率、召回率怎么计算？ - 知乎
Precision=\frac {TP} {TP+FP} 精确率和准确率看上去有些类似，但是是两个完全不同的概念。精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。 1 4召回率Recall 在所有真实标签为1的样本中，模型预测标签也为1的占比。
关于目标检测网络的召回率recall和精确率precision定义含义？ - 知乎
关于目标检测网络的召回率recall和精确率precision定义含义？ YOLOv5源码中评价模型的recall和precision计算是通过pr曲线上F1值最大点对应的p和r实现的；而我所看的论文中对p和r进行评价基本是…
图像识别的准确性如何评估？ - 知乎
图像识别准确性的评估指标主要包括识别准确率（Accuracy）、精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1-score）等。这些指标可以反映算法在识别过程中的表现，帮助研究者优化算法和提高识别准确性。