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 ...
在IJCAI 于 年举办的竞赛: Repeat Buyers Prediction Competition中, 很多参赛队伍在最终的Slides展示中都表示使用了 AUC 作为评估指标: 那么,AUC是什么呢 AUC是一个机器学习性能度量指标,只能用于二分类模型的评价。 拓展二分类模型的其他评价指标:logloss accuracy precision 对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学 ...
2018-01-27 15:38 0 1162 推荐指数:
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 ...
机器学习性能度量 Equal Error Rate (EER) 一、总结 一句话总结: A、EER(the Equal Error Rate)是(一个分类器的)ROC曲线(接受者操作特性曲线)中错分正负样本概率相等的点(所对应的错分概率值)。 B、这个点就是ROC曲线与ROC空间中对角线 ...
本篇博客的图源来自 zhwhong,转载仅作学习使用! 在分类任务中,人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上,这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中,有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion ...
。在机器学习中,有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具,它可以帮助人们更好地了解 ...
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 ...
五、衡量分类任务的性能指标 5、ROC曲线与AUC (1)ROC曲线 ROC曲线( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR ( True Positive Rate )与 FPR ( False Positive ...
衡量模型泛化能力的评价标准,就是性能度量(performance measure)。 (1)错误率与精度 (2)查准率、查全率与F1 基于样例真实类别,可将学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive)、假正例(false positive)、真反例(true ...
1.机器学习的三要素就是:表示,评估和优化。 (1)表示: 将样本空间映射到一个合适的特征空间,一般地,我们更青睐于这样的表示是低维度的,是更加稀疏交互的,同时也希望是相互独立的。【从大量特征挑出好的特征,降维】 让机器来学习怎样表示,就是表示学习。 (2)评估: 模型在数据上表现的量化 ...