机器学习中准确度(accuracy)和精确度(precision)的区别
准确率(accuracy)是指模型正确预测的样本数与总样本数之比。它衡量了模型对所有样本的分类准确程度。准确率计算公式如下: 准确率 = (真阳性 + 真阴性) / (真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性)
精确度(precision)是指模型在预测为正例的样本中,真正例的比例。它衡量了模型在预测为正例的情况下,有多少是真正例。精确度计算公式如下: 精确度 = 真阳性 / (真阳性 + 假阳性)
这里有一个例子来说明两者的区别。假设有一个二分类模型用于检测恶性肿瘤。该模型在100个样本中预测了60个样本为恶性肿瘤,其中有50个样本实际上是恶性肿瘤(真阳性),而10个样本实际上是良性肿瘤(假阳性)。另外,模型还预测了40个样本为良性肿瘤,其中有35个样本实际上是良性肿瘤(真阴性),而5个样本实际上是恶性肿瘤(假阴性)。
根据上述数据,我们可以计算准确率和精确度。准确率为(50 + 35)/ 100 = 85%,表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。精确度为50 / (50 + 10) = 83.3%,表示在模型预测为恶性肿瘤的情况下,有多少是真正的恶性肿瘤。
综上所述,准确率衡量了整体分类的准确性,而精确度衡量了在预测为正例的情况下的准确性。在不平衡数据集或特定应用场景中,这两个指标都起着重要的作用,以便全面评估模型的性能。