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 ...
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为横轴的曲线,作图方法与AUC曲线一致,只是横纵轴坐标意义不同。 ROC曲线的优势 ROC曲线有个很好的特性:当测 ...
2018-10-10 10:28 1 4812 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
背景 之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道。最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算。其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供 ...
1.混淆矩阵(confusion matrix) 针对预测值和真实值之间的关系,我们可以将样本分为四个部分,分别是: 真正例(True Positive,TP):预测值和真实值都为 ...
1. ROC曲线的定义 ROC的全称是Receiver Operating Characteristic Curve,中文名字叫“受试者工作特征曲线”,顾名思义,其主要的分析方法就是画这条特征曲线。这里在网上找了一个比较好的图样示例 ...