精确率和召回率 与 置信度之间的关系

文章目录

• • 1️⃣前言
  • 2️⃣召回率
  • 3️⃣精确率
  • 4️⃣总结

1️⃣前言

混淆矩阵的更多信息可以查看我另外一篇文章

2️⃣召回率

可以看到召回率的分母是TP+FN，表示正样本的个数，是没有办法改变的，是客观的；那么只有TP发生变化的时候，召回率才会发生变化；因此，当置信度阈值调低之后，会导致很多阈值低的样本被认为是真，当然除了TP会增加，FP也会增加，但是FP并不会影响到召回率的大小；在最极端的情况下，阈值为0，所有样本预测为真，会导致TP+FP达到样本数量（正常来说：总样本=TP+FP+TN+FN），TP是最大值，那么可以认为置信度和召回率成反比。

3️⃣精确率

可以看到精确率的分母是TP+FP，表示预测为真的个数；如果我们调低置信度阈值，那么会导致TP+FP增多（在召回率也说过），这样精确率就会减低；当然也有人会说TP也会增加，但是在增长速度的比较下，TP没有TP+FP增加的快，毕竟是两个一起涨，所以说置信度和精确率成正比。

4️⃣总结

置信度和召回率成反比；
置信度和精确率成正比；
召回率和精确率成反比。

这几个指标在调节模型方面还是有很大的帮助的，特别是进行消融比较相同模型不同数据集下的优劣