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准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。(注:相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失并不是很大,而排在第一名和第一百名,虽然都是“找到了”,但是意义是不一样的,因此更多可能适用于 MAP 之类评估指标。) 本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同,所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子。 假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人.目标是找出所有女生. 现在某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的把30个男生也当作女生挑选出来了. 作为评估者的你需要来评估(evaluation)下他的工作首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据...

我们正在经历一个应用疲惫时代?

在移动互联网时代到来之后,应用程序成为了智能手机必备,也正因为万千开发者的参与,才让移动终端充分发挥出了强大的能量,当然,这些开发者也不断创造着造富神话,一个小团队在几个月的努力之后可能就会成为亿万富豪。 苹果是这种模式的始作俑者,也通过商业模式的变革给信息产业的发展充足了动力,但是,这种模式本身也存在很多问题,手机上经常需要安装同类的不同类的大大小小的应用,增加了硬件的负担,给消费者的使用体验也造成了影响。因此,Facebook和微软都不断的暗示,应用的未来前景正变得暗淡,模拟人类互动的聊天机器人、软件编程才是新兴趋势。 Bot即智能对话机器人,被业界定义为后App时代的全新人机交互方式。对于每种APP我们都需要时间去熟悉其功能及用户界面,每个APP都需要注册、登录,用户体验较差。与APP相比,BOTs提供了一种更为便捷的交互,省去了注册登录流程,其次每个BOT的UI界面都是标准的,即使是第一次的新手也能很快学会并上手。譬如苹果的Siri,微软的小冰,以及被应用于购物网站、银行、电信、政务等行业和领域的小i机器人的虚拟客服都是Bot,甚至可对话的微信公众号,也可以算是一个Bot。这些...

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