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回归模型评价指标



精确率(Precision)与召回率(Recall)
True positives(TP) : 正样本被正确识别为正样本;预测为positive ground truth为positive。
True negatives: 负样本被正确识别为负样本; 预测为negative 但ground truth 为negative。
False positives: 假的正样本,即负样本被错误识别为正样本; 预测为positive,ground truth 为negative
False negatives: 假的负样本,即正样本被错误识别为负样本;预测为negative,ground truth为positive。
precision精确率(查准率): 所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率,该值越大越好,1为理想状态,其公式如下:查准率=TP/(TP+FP)
recall召回率(查全率):指测试集中所有正样本样例中,被正确识别为正样本的比例。该值越大越好,1为理想状态。其公式如下:召回率=TP/(TP+FN)

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