一 前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的，本文就相关指标做一个总结。 二 具体 混淆矩阵 混淆矩阵如图： 第一个参数true，false是指预测的正确性。 第二个参数true,postitives是指预测的结果。 相关公式： 检测正列的效果： 检测负列的效果： 公式解释： fp rate： tp rate: recall: 召回率 值越大越好 presssion: 准确率 TP:本来 ...
2018-03-27 11:17 0 2038 推荐指数：
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 ...
本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 混淆矩阵 在机器学习领域中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。其中，矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况；矩阵的每一行表示的样本 ...
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占所有负例的比例 ...
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 ...
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章，我们来看看机器学习领域当中，非常重要的其他几个指标。 混淆矩阵 在上一篇文章当中，我们在介绍召回率、准确率这些概念之前，先讲了TP、FP、FN、和FP这几个值。我们再来简单地回顾一下 ...
机器学习模型评价指标 – 混淆矩阵 在机器学习领域中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。其中，矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况；矩阵的每一行表示的样本的真实情况。 1. 混淆矩阵的举例 例如用一个分类模型来判别一个水果是苹果 ...
1. 混淆矩阵 确定截断点后，评价学习器性能 假设训练之初以及预测后，一个样本是正例还是反例是已经确定的，这个时候，样本应该有两个类别值，一个是真实的0/1，一个是预测的0/1 TP（实际为正预测为正），FP（实际为负但预测为正），TN（实际为负预测为负），FN（实际为正 ...
