本文的部分内容摘自韩家炜《数据挖掘》 ---------------------------------------------------------------------------------- 四个术语 混淆矩阵(Confusion Matrix) 评估度量 ...
混淆矩阵 准确率 召回率 ROC曲线 AUC 假设有一个用来对猫 cats 狗 dogs 兔子 rabbits 进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结。假设总共有 只动物: 只猫, 条狗, 只兔子。结果的混淆矩阵如上图所示,我们可以发现,只有主对角线上的预测结果是完全正确的。每一列的和为预测为该类的数量,每一行的和为实际该类的数量。在这个混淆矩阵中,实际有 只猫 ...
2018-11-30 15:29 0 2747 推荐指数:
本文的部分内容摘自韩家炜《数据挖掘》 ---------------------------------------------------------------------------------- 四个术语 混淆矩阵(Confusion Matrix) 评估度量 ...
准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标 ...
召回率表示的是样本中的某类样本有多少被正确预测了。比如对与一个分类模型,A类样本包含A0个样本,预测模型分类结果是A类样本中有A1个正样本和A2个其他样本,那么该分类模型的召回率就是 A1/A0,其中 A1+A2=A0 准确率表示的是所有分类中被正确分类的样本比例,比如对于一个分类模型 ...
评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广。 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[准确率 = \cfrac ...
先理解一下正类(Positive)和负类(Negetive),比如现在要预测用户是否点击了某个广告链接,点击了才是我们要的结果,这时,点击了则表示为正类,没点击则表示为负类。 TP(True ...
参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了 ...
参考链接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章,写的非常详细~ 一、机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标,而且很容易理解,就是被分对 ...
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容:机器学习中常见的几种评价指标,它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器!) 1、混淆矩阵 True Positive(真正,TP):将正类预测 ...