[英]Trading in precision for better recall in Keras classification neural net
在精度和召回率之间始终需要权衡取舍。 我正在处理一个多类别的问题，在某些类别中，我的精度很高，但召回率却很低。
由于对我的问题来说，误报比起漏掉真题要少得多，因此，我想降低精度，以便增加某些特定类的召回率，同时使其他事物尽可能保持稳定。 有什么方法可以进行精确度交易以提高召回率？
您可以在分类器输出层的置信度分数上使用阈值，并在阈值的不同值处绘制精度和查全率。 您可以对不同的类别使用不同的阈值。
您还可以将Tensorflow的加权交叉熵视为损失函数。 如前所述，它使用权重通过权衡正误差相对于负误差的成本来权衡召回率和精度。
了解 tf.keras.metrics.Precision and Recall 进行多类分类
[英]Understanding tf.keras.metrics.Precision and Recall for multiclass classification
tensorflow keras 中多 class 分类的召回率和精度指标
[英]Recall and precision metrics for multi class classification in tensorflow keras
Tensorflow、Keras：在多类别分类中，准确率很高，但大多数类别的准确率、召回率和 f1-score 为零
[英]Tensorflow, Keras: In a multi-class classification, accuracy is high, but precision, recall, and f1-score is zero for most classes
如何增加/提高分类报告的准确率、召回率和 F1-Score？
[英]How to increase/improve precision, recall, and F1-Score on classification report?
Tensorflow Precision，Recall，F1-多标签分类
[英]Tensorflow Precision, Recall, F1 - multi label classification
Tensorflow 中多类分类的分类精度和召回率？
[英]Class wise precision and recall for multi class classification in Tensorflow?
如何从 Tensorflow 二值图像分类中获得召回率和精度
[英]How to get Recall and Precision from Tensorflow binary image classification
keras/tensorflow中图像分类的神经网络优化
[英]Neural Network optimization for image classification in keras/tensorflow
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