Binary classification - 聊聊评价指标的那些事儿【实战篇】
分类问题就像披着羊皮的狼，看起来天真无害用起来天雷滚滚。比如在建模前你思考过下面的问题么？ 你的分类模型输出的概率只是用来做样本间的相对排序，还是概率本身？ 你的训练数据本身分布如何是否存 ...
原文：Binary classification - 聊聊评价指标的那些事儿【回忆篇】
在解决分类问题的时候，可以选择的评价指标简直不要太多。但基本可以分成两 大类，我们今分别来说道说道 基于一个概率阈值判断在该阈值下预测的准确率 衡量模型整体表现 在各个阈值下 的评价指标 在说指标之前，咱先把分类问题中会遇到的所有情况简单过一遍。 度的北京让我们举个凉快一点的例子 我们预测会不会下雨 横轴是预测概率从 ，红色的部分是没下雨的日子 负样本 ，蓝色的部分是下雨的日子 正样本 。在真实情 ...
2019-07-01 10:02 0 1119 推荐指数：
相关推荐
深度学习分类问题中accuracy等评价指标的理解
在处理深度学习分类问题时，会用到一些评价指标，如accuracy（准确率）等。刚开始接触时会感觉有点多有点绕，不太好理解。本文写出我的理解，同时以语音唤醒（唤醒词识别）来举例，希望能加深理解这些指标。 1，TP / FP / TN / FN 下表表示为一个二分类的混淆矩阵（多分 ...
关于NLP多分类任务评价指标的总结
0、概述 点击这里查看sklearn官方文档 sklearn.metrics模块实现了几个损失、得分和效用函数来衡量分类性能； 关于数据集： 为了训练分类模型，一般需要准备三个数据集：训练集 ...
广告流量分析之评价指标的选择(二)
接上文《广告流量分析之评价指标的选择(一)》今天我们聊聊ctr指标与oCPA指标。 案例二：CTR预估评价（分清指标所处的阶段） 做广告算法的同学应该都熟悉CTR预估的概念，计算广告预估曝光出去后被点击的概率。 在我们的系统中，有两个阶段存在CTR预估问题，粗排（LiteCTR ...
评价指标的计算：accuracy、precision、recall、F1-score等
记正样本为P，负样本为N，下表比较完整地总结了准确率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等评价指标的计算方式： （右键点击在新页面打开，可查看清晰图像） 简单版： ******************************************************************** ...
广告流量分析之评价指标的选择(一)
上一篇文章主要聊了下《转化率模型之转化数据延迟》，今天我们将开启一个新的系列，广告流量分析之评价指标的选择。在平时做AB实验的时候，我们常常遇到一种奇怪的现象“线上效果与线下的分析结论不一致”，为什么会存在这种现象呢，这里通过几个实际案例和大家具体聊聊。 案例一：转化率评价（需要明确 ...
分类模型的性能评价指标（Classification Model Performance Evaluation Metric）
二分类模型的预测结果分为四种情况（正类为1，反类为0）： TP(True Positive)：预测为正类，且预测正确（真实为1，预测也为1） FP(False Positive)：预测为正 ...
关于Precision，Recall，ROC曲线，KS，Lift等模型评价指标的介绍
1.Precision, Recall 准确率 \(Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}\) 精确率（或命中率） \(Precision = \frac{TP} ...