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文档简介

主讲教师：万红梅重庆商务职业学院客户画像分析常见的客户画像评估指标精确率召回率0102F103实例04学习目标理解精确率、召回率、F1这三个指标的含义能够利用这三个指标进行客户画像效果评估TP、FP、FN和TN混淆矩阵混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。

TP、FP、FN和TN真实值是positive，模型认为是positive的数量（TruePositive=TP）真实值是positive，模型认为是negative的数量（FalseNegative=FN）：这就是统计学上的第二类错误（TypeIIError）真实值是negative，模型认为是positive的数量（FalsePositive=FP）：这就是统计学上的第一类错误（TypeIError）真实值是negative，模型认为是negative的数量（TrueNegative=TN）精确率（precision）含义：精确率（也叫查准率，precision),即在模型预测是positive的所有结果中，模型预测对的比重

图1精确率公式召回率（Recall）含义：即在真实值为positive的所有结果中，模型预测对的比重图2召回率公式F1值为了平衡精确率和召回率的影响，较为全面地评价一个分类器，引入F1作为综合指标F1的取值范围为0-1,1代表模型的输出最好，0表示模型的输出结果最差

图3F1公式实例假设100万用户，真实情况50万男性50万女性，有以下表格：表1数据集这里我们设：positive为男性，是正样本，negative为女性，是负样本，则可得TP=40FN=5FP=10TN=35实例精确率：TP/TP+FP=40/40+10=0.80即在样本中，预测为男性的样本中有80%属于真正的男性样本召回率：TP/TP+FN=40/40+5=0.89即在样本中，有89%的男性被预测正确F1：2TP/2TP+FP+FN=2*40/2*40+10+5=0.842即精确率和召回率的加权平均为0.842.总结精确率(Precision)是针对预测结果而言的，要和准确率区别开来。

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。召回率(Recall)是针对原样本而言的。

精确率和召回率互相影响，理想状态下追求两个都高，但是实际情况是两者相互“制约”：追求精确率高，则召回率就低；追求召回率高，则通常会影响精确率。这样就需要综合考虑它们，

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