深入理解对比两个曲线各自的特性和相互的差异需要花不少时间研读一些国外的技术博客与相关paper,暂时先列出下面这么多,这部分后续可以继续补充。 ROC曲线和AUC的定义可以参看“ROC曲线于AUC”,Precision-Recall曲线顾名思义即Precision为纵轴,Recall为横轴 ...
随机分类器,也就是对于一个分类问题,随机猜测答案。理论上,随机分类器的性能是所有分类器的下界。对随机分类器的理解,可以帮助更好的理解分类器的性能指标。随机分类器的性能也可以作为评价分类器的一个基础。所以简单写了几行代码来研究一下随机分类器的性能。用的是scikit learn包。 这里产生了一个正负样本比例为 : 的样本。由于是随机猜测,所以feature数据就不需要了。随机分类器对每个样本,输出 ...
2014-06-04 16:58 0 7863 推荐指数:
深入理解对比两个曲线各自的特性和相互的差异需要花不少时间研读一些国外的技术博客与相关paper,暂时先列出下面这么多,这部分后续可以继续补充。 ROC曲线和AUC的定义可以参看“ROC曲线于AUC”,Precision-Recall曲线顾名思义即Precision为纵轴,Recall为横轴 ...
注:本文是人工智能研究网的学习笔记 ROC是什么 二元分类器(binary classifier)的分类结果 ROC空间 最好的预测模型在左上角,代表100%的灵敏度和0%的虚警率,被称为完美分类器。 一个随机猜测模型。会给出从左下角到右上角的沿着对角线的点(对角线被称作 ...
注:本文是人工智能研究网的学习笔记 Precision和Recall都能够从下面的TP,TN,FP,FN里面计算出来。 几个缩写的含义: 缩写 含义 P condition positive ...
分类器性能指标之ROC曲线、AUC值 一 roc曲线 1、roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例 ...
本文首先从整体上介绍ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例。 一、ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure 二分类问题的预测结果可能正确 ...
1.Precision, Recall 准确率 \(Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}\) 精确率(或命中率) \(Precision = \frac{TP}{TP+FP}\),预测为positive中,实际为positive的比例,反映分类器的准确性 ...
目录 结果表示方法 常规指标的意义与计算方式 ROC和AUC 结果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
主要内容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介绍 2.ROC曲线如何通过TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何计算TPR、FPR得到ROC曲线。用sklearn.metric 如何计算AUC ...