轉自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分類、檢索中的評價指標很多,Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve...... 一、歷史 wiki上說,ROC曲線最先在二戰中分析雷達信號,用來檢測敵軍 ...
在論文的結果分析中,ROC和PR曲線是經常用到的兩個有力的展示圖。 .ROC曲線 ROC曲線 receiver operating characteristic 是一種對於靈敏度進行描述的功能圖像。ROC曲線可以通過描述真陽性率 TPR 和假陽性率 FPR 來實現。由於是通過比較兩個操作特征 TPR和FPR 作為標准,ROC曲線也叫做相關操作特征曲線。 ROC分析給選擇最好的模型和在上下文或者類分 ...
2013-09-19 23:05 0 17315 推薦指數:
轉自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分類、檢索中的評價指標很多,Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve...... 一、歷史 wiki上說,ROC曲線最先在二戰中分析雷達信號,用來檢測敵軍 ...
python金融風控評分卡模型和數據分析微專業課(博主親自錄制視頻):http://dwz.date/b9vv 初識ROC曲線 1. ROC的前世今生: ROC的全稱是“受試者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)曲線 ...
在linear model中,我們對各個特征線性組合,得到linear score,然后確定一個threshold,linear score < threshold 判為負類,linear score > threshold 判為正類。畫PR曲線時, 我們可以想象threshold 是不斷 ...
在機器學習領域,如果把Accuracy作為衡量模型性能好壞的唯一指標,可能會使我們對模型性能產生誤解,尤其是當我們模型輸出值是一個概率值時,更不適宜只采取Accuracy作為衡量模型性泛化能的指標.這篇博文會為大家介紹兩種比較二分決策模型性能的方法PR曲線, ROC曲線 預測概率 對於分類問題 ...
在機器學習的算法評估中,尤其是分類算法評估中,我們經常聽到精確率(precision)與召回率(recall),RoC曲線與PR曲線這些概念,那這些概念到底有什么用處呢? 首先,我們需要搞清楚幾個拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN ...
在機器學習的算法評估中,尤其是分類算法評估中,我們經常聽到精確率(precision)與召回率(recall),RoC曲線與PR曲線這些概念,那這些概念到底有什么用處呢? 首先,我們需要搞清楚幾個拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True ...
作為機器學習重要的評價指標,標題中的三個內容,在下面讀書筆記里面都有講: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是講的不細,不太 ...
注意:只是示意圖,不是根據數據繪制的。。論文需要 close all; clear; clc; %% 數據 %% 畫圖ROC % x=0:0.01:1; % y=x; % plot(x,y,'k--'); % hold on; % theta=pi/2:0.01:pi; % X ...