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精确率和召回率 与 置信度之间的关系
2022-07-20 03:43:00 【小Aer】
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
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