准确率和召回率都上升,内容安全准确率召回率

准确率和召回率都上升,内容安全准确率召回率

正确率、召回率是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。1. 正确率= 提取出的正确信息条数/ 提取出的信息条数2. 召回率= 提取出的正确信息条数/ 样本中的信息条数或者：召回率和准确率- 一个查询平均准确率- 多个查询2> 单值评价指标- 都关注准确率==**已检索相关文献的平均准确率均值** **MAP**== **P@10** **R准确率---

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 人工智能大数据与深度学习公众号：datayx 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。业内目前常常1. 正确率= 提取出的正确信息条数/ 提取出的信息条数2. 召回率= 提取出的正确信息条数/ 样本中的信息条数两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全

现在主流的序列标注模型是BI-LSTM-CRF、BERT-CRF等，都是先使用一个神经网络计算每个字每个类别的分数，然后再通过CRF层进行调整。我们可以通过调整进入CRF之前要调整准确率与召回率，直接调整s就行了。增大s,准确率上升，召回率下降；减少s,准确率下降，召回率上升。如何理解？模型的输出可以代表信心(也就是模型预测样本为正的确信程度)。阈

召回率(Recall)，精确率(Precision)和准确率(Accuracy)都是用来衡量模型预测好坏的参数一般比较让人弄不精准率定义为：P = TP / (TP + FP) 召回率定义为：R = TP / (TP + FN) F1值定义为：F1 = 2 P R / (P + R) 1 2 3 精准率和召回率和F1取值都在0和1之间，精准率和

F-Score:权衡精确率(Precision)和召回率(Recall),一般来说准确率和召回率呈负相关，一个高，一个就低，如果两个都低，一定是有问题的。一般来说，精确度和召回率之间是矛盾的，这里引入F16~8月画像平均召回率保持平稳上升(44%-55%-64%); 其中，画像召回率60%-80%的用户比例明显提升。1.5 模拟数据分析1.5.1 召回率简单召回率和简单排序准确率是用来描述不考虑排序权重的前提下，计算