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统计学习方法准确率 统计学准确度

高考 2025-09-09 21:46高考时间www.ettschool.cn

1. 准确率（Accuracy）

  • 定义：分类正确的样本数占总样本数的比例，计算公式为：

    • $$Accuracy = \\frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$$

    其中，TP（真正例）、TN（真负例）、FP（假正例）、FN（假负例）。

  • 特点：
  • 适用于类别均衡的数据集，但在不均衡数据中可能失效（例如负样本占比极低时，模型全预测为正样本仍可得到高准确率）。
  • 是全局性指标，综合了正负类的预测效果。

    • 2. 准确度（Correctness/Accuracy in Measurement）

  • 定义：在测量或分析中，指测得值与真实值的接近程度，反映系统误差的大小。
  • 统计学中的相关概念：
  • 精密度（Precision）：多次测量结果的一致性，反映随机误差。
  • 精确度（Trueness）：有时与准确度混用，但严格来说，精确度是准确度与精密度的综合表现。
  • 回收率：常用于分析方法验证，计算测得值与已知添加值的比值。

    • 3. 关键区别

    | 指标 | 适用领域 | 核心意义 | 局限性 |

    |-|--||-|

    | 准确率（Accuracy） | 分类模型评估 | 整体预测正确率 | 不适用于类别不均衡数据 |

    | 准确度（Correctness） | 测量或实验分析 | 结果与真值的偏差 | 需结合精密度评估全面误差 |

    4. 其他相关指标

  • 精确率（Precision）：预测为正的样本中实际为正的比例（$Precision = \\frac{TP}{TP + FP}$），强调预测的可靠性。
  • 召回率（Recall）：实际为正的样本中被正确预测的比例（$Recall = \\frac{TP}{TP + FN}$），反映对正类的识别能力。
  • F1分数：精确率与召回率的调和平均数，用于平衡两者。
  • 统计学习中，准确率是分类模型的基础评估指标，但需结合精确率、召回率等综合判断。

    • - 统计学分析中，准确度更关注测量值与真实值的系统偏差，常与精密度共同评估数据质量。

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