机器学习二分类模型评价指标:准确率\召回率\特异度等
混淆矩阵是一种用于性能评估的方便工具，它是一个方阵，里面的列和行存放的是样本的实际类vs预测类的数量。 P =阳性，N =阴性：指的是预测结果。 T=真，F=假：表示 实际结果与预测结果是否一致，一致为真，不一致为假。 TP=真阳性：预测结果为P，且实际与预测一致。 FP=假阳性：预测 ...
原文：二分类模型精度高而召回率低的原因
最近在做二分类模型的调优工作。最终发现模型的正例精度在 ，而正例的召回率在 ，这是什么情况呢。 我把模型预测的 条样本结果的错误标签和内容都打印出来，发现，在样本标注的时候，多数的正样本被错误的标注为负样本，这样模型学到正例的能力就变弱了，这样将大多数正样本预测为负样本的同时，负样本的精度也会变小。 如果我们想进一步提高召回率，那么需要对错误的标注样本进行修正，再观察结果。看召回是否有提升。 ...
2019-02-18 10:33 0 2589 推荐指数：
相关推荐
二分类算法的评价指标：准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC
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 ...
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure（对于二分类问题）
首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。 下面在介绍时使用一下例子： 一个班级有20个女生，80个男生。现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生。该分类器从中选 ...
二分类模型之logistic
liner classifiers 逻辑回归用在2分类问题上居多。它是一个非线性的回归模型，其最大的好处恰恰是可以解决二元类问题，目前在金融行业，基本都是使用Logistic回归来预判一个用户是否为好客户，因为它还弥补了其他黑盒模型（SVM、神经网络、随机森林等）不具解释性的缺点。知 ...
二分类Logistic回归模型
Logistic回归属于概率型的非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。这里只讲二分类。 对于二分类的Logistic回归，因变量y只有“是、否”两个取值，记为1和0。这种值为0/1的二值品质型变量，我们称其为二分类变量。 假设在自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots ...
二分类
二分类 分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。 图1-1 分类示意图 回归作为分类的缺陷 由于回归 ...
Data Mining | 二分类模型评估-混淆矩阵
目录 1 二分类模型评估 1.1 混淆矩阵 1.1.1 ACC 1.1.2 PPV 1.1.3 TPR 1.1.4 FPR 1.1.5 F-Score 1.1.6 小结 ...
二分类模型 AUC 评价法
二分类模型 AUC 评价法 对于二分类模型，其实既可以构建分类器，也可以构建回归（比如同一个二分类问题既可以用 SVC 又可以 SVR，python 的 sklearn 中 SVC 和 SVR 是分开的，R 的 e1701 中都在 svm 中，仅当 y 变量是 factor 类型时构建 SVC ...