accuracy和precision的区别

问题描述

精选答案

Accuracy和precision是在机器学习中评价最常用的两种指标，二者的区别在于衡量侧重点不同。

Accuracy指的是分类器正确分类的样本数所占的比例，粗略地反映了一个模型的分类能力；Precision指的是分类器所预测为正样本中真正为正样本的比例，更侧重于分类器对正例的识别和区分程度。Accuracy和Precision相互矛盾，当一个模型的Accuracy很高，而Precision就可能会很低，比如正例和负例的数据分布不均时。同样的，精度很高，并不一定意味着准确率高。在实际业务场景中，我们需要根据具体的数据集情况来选择更加适合的评价指标。

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建航建筑工程

二者区别表现在含义不同、指代范围不同。

precision指的是所得数值与真实值之间的精确程度,一般翻译成“精确度”。

accuracy指的是是否与事实一致,一般翻译为“正确性”或者“准确性”。

accuracy的用法 accuracy的意思是“准确(性);精确(度)”,可指由于细心而结果“准确”或“精确”,也可指事物的准确性或精确度。accuracy强调与要求之间无距离。 accuracy前可用great修饰,表示“十分准确”。

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经济天天看

准确度accuracy与精密度precision是在科学、工程学、工业及统计学等范畴上两个重要概念。

他们区别在于:

准确度，是每一次独立的测量之间，其平均值与已知的数据真值之间的差距（与理论值相符合的程度）。

精密度，则是当实验数据很精准时，会要求实验有高度的再现性，表示实验数据是可信的，也就是实验数据需要具有高精密度（多次量度或计算的结果的一致程度）

其他回答

建航建筑工程

准确度（Accuracy）：指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度，以误差来表示。它用来表示系统误差的大小。

精密度（Precision）：是指多次重复测定同一量时各测定值之间彼此相符合的程度。表征测定过程中随机误差的大小。