精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？,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？
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。
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - 知乎
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？他们各自有什么优缺点和使用场景啊？
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。
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
如何解释召回率与精确率？ - 知乎
提到AI，经常有人会提到召回率和查准率、精确率，这几个指标也是评估模型能力的非常重要的指标，它们关乎到模型识别能力。要注意的是召回率和精确率是非常容易混淆的，也是我面试候选人必问的题目之一。一、召回率召回率主要衡量模型对正类样本的识别能力。所有实际为正类的样本中
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。
accuracy 和 precision 的区别是什么？ - 知乎
对于“恶性肿瘤发病率”预测的案例，如果预测所有人不患病，则TP的数量为0；对应的P值为0，R值为0。查全率同样越高越好，越高意味着模型对“实际为正”的样本误判越少，漏判的概率越低。
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - 知乎
我们将介绍评估分类模型的四种最重要的方法：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值。在每种情况下，我们都将以这个分类器的性能计算为例进行说明。准确率衡量分类器性能最直接的方法是使用准确率指标。