评估和计算 Top-N 精度: Top 1和 Top 5

我遇到过一些(机器学习-分类问题)期刊论文提到用 Top-N 方法评估精度。数据表明，在相同的训练、测试条件下，前1名的准确率为42.5% ，前5名的准确率为72.5% 。我想知道如何计算前1名和前5名的这个百分比？

谁能给我演示一下计算这个的例子和步骤？

谢谢

37557

小开

最佳答案

排名第一的准确性是传统的准确性: 模型答案(概率最高的那个)必须正好是预期的答案。

前5名的准确性意味着你的模型5的任何最高概率的答案必须符合预期的答案。

例如，假设您正在使用神经网络将机器学习应用于目标识别。一张猫的图片显示，这些是你的神经网络的输出:

使用 top-1精度，您可以将此输出计为错了，因为它预测了一只老虎。

使用 top-5的准确度，您可以将这个输出计为正确，因为 cat 是排名前5的猜测之一。