Precision and recall

Precision and recall are performance metrics that apply to data retrieved from a collection, corpus or sample space.

Recall 與precision 通常有著相反的關係，代表著不同的指標。 我們「預測不可用」的停車位，但實際上是「可用」的，這種情況稱為「false negatives」 ...

2021年4月28日 — <結論>:此篇著重在二元分類上，但是其實混淆矩陣、precision、recall、f1分數都可運用在多元分類上。在機器學習演算法中，二元分類常用以Logistic回歸、支援 ...

2024年1月27日 — In this blog post, we'll learn how to use a tool called confusion matrix and its derived metrics to evaluate the performance of classification models.

2020年9月13日 — Confusion matrix, precision, recall, and F1 score provides better insights into the prediction as compared to accuracy performance metrics.

Precision evaluates the correctness of positive predictions, while recall determines how well the model recognizes all pertinent instances. The balance between ...

Recall is a metric that measures how often a machine learning model correctly identifies positive instances (true positives) from all the actual positive ...

2022年11月9日 — A confusion matrix summarizes the performance of a classifier and allows us to identify details that accuracy does not tell us. To better ...

2017年8月4日 — 如果是廣告投放，則Recall很重要，Precision就顯得沒這麼重要了，因為此時我們比較在意的是實際正向（是潛在客戶）的答對多少，而相對比較不在意預測正向（廣告投 ...