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 ...
原文：【笔记】混淆矩阵，精准率和召回率
混淆矩阵，精准率和召回率 评论回归算法的好坏点击这里 评价分类算法是不能单单靠一个分类准确度就可以衡量的，单用一个分类准确度是有问题的 比如说，一个癌症预测系统，输入体检信息，就可以判断是否得了癌症，这个系统的预测准确率有 . ，但是不能说这个系统就是好的，因为如果患有癌症的概率是 . ，那么即使预测所有人都是健康的，也可以达到 . 的准确率，这样就发现，这个系统一点用没有 这种情况可以称为数据极 ...
2021-01-25 14:49 0 446 推荐指数：
相关推荐
【笔记】关于多分类问题中的混淆矩阵，精准率
关于多分类问题中的混淆矩阵，精准率 具体操作 （在notebook中） 使用手写识别数据集，使用全部的样本数据，不做限制，对数据进行分割，使用逻辑回归算法，求解出准确度 结果如下 进行预测 计算精准率，需要将average设置为micro 结果如下 计算混淆矩阵 ...
混淆矩阵、准确率、召回率、ROC曲线、AUC
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 27 只动物：8只猫， 6条狗，13只兔子。结果的混淆矩阵如上图所示，我们可以发现 ...
分类任务评价——混淆矩阵、精度、召回率的具体解释
混淆矩阵： 混淆矩阵的正例一般是我们需要关注的，常用1表示，反例是我们不关注的，常用0表示。例如：一个需要识别借贷需求的人的分类任务中，正例表示有借贷需求的人，反例表示没有借贷需求的人。下面定义一些基于混淆矩阵的度量分类任务的方法： 查准率（Precision）： 基于这个借贷 ...
混淆矩阵，准确率，召回率，F-score，PR曲线，ROC曲线，AUC
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、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值
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 ...
分类算法-2.精准率和召回率曲线
精准率和召回率是两个不同的评价指标，很多时候它们之间存在着差异，具体在使用的时候如何解读精准率和召回率，应该视具体使用场景而定 有些场景，人们可能更注重精准率，如股票预测系统，我们定义股票升为1，股票降为0，我们更关心的是未来升的股票的比例，而在另外一些场景中，人们更加注重召回率，如癌症 ...
目标检测评价指标mAP 精准率和召回率
首先明确几个概念,精确率,召回率,准确率 精确率precision 召回率recall 准确率accuracy 以一个实际例子入手,假设我们有100个肿瘤病人. 95个良性肿瘤病人,5个恶性肿瘤病人. 我们有一个检测系统,去检测一个肿瘤病人是否为恶性. 那么,对我们的系统来说 ...