模型指标混淆矩阵，accuracy，precision，recall，prc,auc
一、混淆矩阵 T和F代表是否预测正确，P和N代表预测为正还是负 这个图片我们见过太多次了，但其实要搞清楚我们的y值中的1定义是什么，这样就不会搞错TP、FP、FN、TN的顺序，比如说下面的混淆 ...
原文：模型评估指标 Precision, Recall, ROC and AUC
ACC, Precision and Recall 这些概念是针对 binary classifier 而言的. 准确率 accuracy 是指分类正确的样本占总样本个数的比例. 精确率 precision 是指分类正确的正样本占预测为正的样本个数的比例. 是针对预测而言的. 在信息检索领域称为查准率. 召回率 recall 是指分类正确的正样本占真正的正样本个数的比例. 是针对样本而言的. 在信 ...
2019-07-13 11:47 0 653 推荐指数：
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主要内容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介绍 2.ROC曲线如何通过TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何计算TPR、FPR得到ROC曲线。用sklearn.metric 如何计算AUC ...
分类任务评价指标（Accuracy / Precision / Recall / F1 / ROC / AUC）
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Precision/Recall、ROC/AUC、AP/MAP等概念区分
1. Precision和Recall Precision，准确率/查准率。Recall，召回率/查全率。这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率。 例如，有一个池塘，里面共有1000条鱼，含100条鲫鱼。机器学习分类系统将这1000条鱼全部分类为“不是鲫鱼”，那么准确率也有90 ...
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） \(Precision = \frac{TP}{TP+FP}\)，预测为positive中，实际为positive的比例，反映分类器的准确性 ...
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对accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信息不同。为了便于后续的说明，先建立一个二分类的混淆矩阵 ，以下各参数的说明都是针对二元分类 ...
【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵，ROC曲线和AUC面积
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 1、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 ...