召回率召回率越高越好还是越低越好?

召回率  时间:2021-08-04  阅读:()

QQ超市的顾客召回率怎么算

召回顾客说明: 1>友友们等级达到15级后,可点击右下角“召回”图标进入召回界面。

2>每天由于超过顾客上限而被浪费掉的顾客,可以在第二天被召回了哦~ 3>每次顾客召回是按昨日损失顾客的百分比进行召回的,顾客召回的百分比由系统随机生成,也可消耗召回卡手动重置。

4>每天每个店铺只能进行1次召回操作。

5>召回系统每天00:00将会刷新重新计算,友友们每日要记得召回哦~~

召回率的常用名词

分类 混淆矩阵1
  • True Positive(真正, TP):将正类预测为正类数.
  • True Negative(真负 , TN):将负类预测为负类数.
  • False Positive(假正, FP):将负类预测为正类数?→→?误报?(Type I error).
  • False Negative(假负 , FN):将正类预测为负类数?→→?漏报?(Type II error). 精确率(precision)定义为: P=TPTP+FP(1)(1)P=TPTP+FP 需要注意的是精确率(precision)和准确率(uracy)是不一样的, ACC=TP+TNTP+TN+FP+FNACC=TP+TNTP+TN+FP+FN 在正负样本不平衡的情况下,准确率这个评价指标有很大的缺陷。

    比如在互联网广告里面,点击的数量是很少的,一般只有千分之几,如果用,即使全部预测成负类(不点击) 也有 99% 以上,没有意义。

    召回率(recall,sensitivity,true positive rate)定义为: R=TPTP+FN(2)(2)R=TPTP+FN 此外,还有?F1F1?值,是精确率和召回率的调和均值, 2F1F1=1P+1R=2TP2TP+FP+FN(3)2F1=1P+1R(3)F1=2TP2TP+FP+FN 精确率和准确率都高的情况下,F1F1?值也会高。

    通俗版本 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对的。

    那么预测为正就有两种可能了,一种就是把正类预测为正类(TP),另一种就是把负类预测为正类(FP)。

    而召回率是针对我们原来的样本而言的,它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。

    那也有两种可能,一种是把原来的正类预测成正类(TP),另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。

    在信息检索领域,精确率和召回率又被称为查准率和查全率, 查准率查全率=检索出的相关信息量检索出的信息总量=检索出的相关信息量系统中的相关信息总量查准率=检索出的相关信息量检索出的信息总量查全率=检索出的相关信息量系统中的相关信息总量 ROC 曲线 我们先来看下维基百科的定义, In signal detection theory, a receiver operating characteristic (ROC), or simply ROC curve, is a graphical plot which illustrates the performance of a binary classifier system?as its discrimination threshold is varied. 比如在逻辑回归里面,我们会设一个阈值,大于这个值的为正类,小于这个值为负类。

    如果我们减小这个阀值,那么更多的样本会被识别为正类。

    这会提高正类的识别率,但同时也会使得更多的负类被错误识别为正类。

    为了形象化这一变化,在此引入 ROC ,ROC 曲线可以用于评价一个分类器好坏。

    ROC 关注两个指标, true positive rate:false positive rate:TPR=TPTP+FNFPR=FPFP+TNtrue positive rate:TPR=TPTP+FNfalse positive rate:FPR=FPFP+TN 直观上,TPR 代表能将正例分对的概率,FPR 代表将负例错分为正例的概率。

    在 ROC 空间中,每个点的横坐标是 FPR,纵坐标是 TPR,这也就描绘了分类器在 TP(真正率)和 FP(假正率)间的 trade-off2。

    AUC AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。

    The AUC value is equivalent to the probability that a randomly chosen positive example is ranked higher than a randomly chosen negative example. 翻译过来就是,随机挑选一个正样本以及一个负样本,分类器判定正样本的值高于负样本的概率就是 AUC 值。

    简单说:AUC值越大的分类器,正确率越高3。

  • AUC=1AUC=1,完美分类器,采用这个预测模型时,不管设定什么阈值都能得出完美预测。

    绝大多数预测的场合,不存在完美分类器。

  • 0.5<AUC<10.5<AUC<1,优于随机猜测。

    这个分类器(模型)妥善设定阈值的话,能有预测价值。

  • AUC=0.5AUC=0.5,跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。

  • AUC<0.5AUC<0.5,比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测,因此不存在?AUC<0.5AUC<0.5?的情况。

    既然已经这么多评价标准,为什么还要使用ROC和AUC呢?因为ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持不变。

    在实际的数据集中经常会出现类不平衡(class imbalance)现象,即负样本比正样本多很多(或者相反) 回归4 平均绝对误差 平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)又被称为?l1l1?范数损失(l1-norm loss): MAE(y,y^)=1nsamples∑i=1nsamples|yi?y^i|MAE(y,y^)=1nsamples∑i=1nsamples|yi?y^i| 平均平方误差 平均平方误差 MSE(Mean Squared Error)又被称为?l2l2?范数损失(l2-norm loss): MSE(y,y^)=1nsamples∑i=1nsamples(yi?y^i)2MSE(y,y^)=1nsamples∑i=1nsamples(yi?y^i)2
  • 召回率越高越好还是越低越好?

    召回率(Recall),一般指查全率,指从数据库内检出的相关的信息量与总量的比率,是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标之一。

    在实际应用中,多数人更喜欢称召回率为召回率,因为更能体现其实质意义。

    召回率绝对值很难计算,只能根据数据库内容、数量来估算。

    “召回”在中文的意思是把xx调回来,指检索系统能“回忆”起那些事的多少细节,通俗来讲就是“回忆的能力”,“能回忆起来的细节数” 除以 “系统知道这件事的所有细节”,就是“记忆率”。

    如果我们希望被检索到的内容越多越好,这是追求“召回率”,即A/(A+C),越大越好。

    查准率与召回率之间的关系 利用查准率和召回率指标,可以对每一次检索进行检索效率的评价,为检索的改进调整提供依据。

    利用这两个量化指标,也可以对信息检索系统的性能水平进行评价。

    为了综合查准率与查全率,我们引入了F1指标,这种方法是计算F1值(F1 Score),F1是精度和召回率的调和均值。

    即: 这3个指标的取值都在0-1之间,越接近1越好,要评价信息检索系统的性能水平,就必须在一个检索系统中进行多次检索。

    每进行一次检索,都计算其查准率和召回率,并以此作为坐标值,在平面坐标图上标示出来。

    通过大量的检索,就可以得到检索系统的性能曲线。

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