转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类、检索中的评价指标很多,Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve...... 一、历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军 ...
在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图。 .ROC曲线 ROC曲线 receiver operating characteristic 是一种对于灵敏度进行描述的功能图像。ROC曲线可以通过描述真阳性率 TPR 和假阳性率 FPR 来实现。由于是通过比较两个操作特征 TPR和FPR 作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线。 ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分 ...
2013-09-19 23:05 0 17315 推荐指数:
转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类、检索中的评价指标很多,Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve...... 一、历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军 ...
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课(博主亲自录制视频):http://dwz.date/b9vv 初识ROC曲线 1. ROC的前世今生: ROC的全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)曲线 ...
在linear model中,我们对各个特征线性组合,得到linear score,然后确定一个threshold,linear score < threshold 判为负类,linear score > threshold 判为正类。画PR曲线时, 我们可以想象threshold 是不断 ...
在机器学习领域,如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标,可能会使我们对模型性能产生误解,尤其是当我们模型输出值是一个概率值时,更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标.这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线, ROC曲线 预测概率 对于分类问题 ...
在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN ...
在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True ...
作为机器学习重要的评价指标,标题中的三个内容,在下面读书笔记里面都有讲: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细,不太 ...
注意:只是示意图,不是根据数据绘制的。。论文需要 close all; clear; clc; %% 数据 %% 画图ROC % x=0:0.01:1; % y=x; % plot(x,y,'k--'); % hold on; % theta=pi/2:0.01:pi; % X ...