假设我们要解决一个二类分类问题, 我们已经建立好了模型, 输出是0或1, 初始时设阈值为0.5, 超过0.5概率估计, 就判别为1, 否则就判别为0 ; 如果我们现在用另一个大于0.5的阈值, 那么现在关于模型说法, 正确的是 : 1 模型分类的召回率会降低或不变2 模型分类的召回率会升高3 模型分类准确率会升高或不变4 模型分类准确率会降低

小开

答案解析

精确率, 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的度量值，用来评价结果的质量。下图可以帮助理解和记忆它们之间的关系, 其中精确率(precision)和准确率(accuracy)都是关于预测效果的描述. 召回率是关于预测样本的描述。精确率表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP), 也就是P = TP / (TP + FP)。准确率表示的是预测的正负样本有多少是真实的正和负, 预测正确的数量占全部预测数量的比例, 也就是A = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) = (TP + TN) / 全部样本。召回率表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN), 也就是R = TP / (TP + FN)。精确率和召回率二者计算方法其实就是分母不同，一个分母是预测为正的样本数，另一个是原来样本中所有的正样本数。提高分界阈值大于0.5, 则预测为正的样本数要降低, 相当于把图中圆圈变小, 按下图则可计算召回率的分子变小分母不变, 所以召回率会变小或不变;精确率的分子分母同步变化, 所以精确率的变化不能确定;准确率的分子为圆内绿色加圆外右侧矩形面积所围样本, 两者之和变化不能确定; 分母为矩形所含全部样本不变化, 所以准确率的变化不能确定;综上, 所以选A。