ROC曲線 vs Precision-Recall曲線
深入理解對比兩個曲線各自的特性和相互的差異需要花不少時間研讀一些國外的技術博客與相關paper，暫時先列出下面這么多，這部分后續可以繼續補充。 ROC曲線和AUC的定義可以參看“ROC曲線於AUC”，Precision-Recall曲線顧名思義即Precision為縱軸，Recall為橫軸 ...
原文：隨機分類器的ROC和Precision-recall曲線
隨機分類器，也就是對於一個分類問題，隨機猜測答案。理論上，隨機分類器的性能是所有分類器的下界。對隨機分類器的理解，可以幫助更好的理解分類器的性能指標。隨機分類器的性能也可以作為評價分類器的一個基礎。所以簡單寫了幾行代碼來研究一下隨機分類器的性能。用的是scikit learn包。 這里產生了一個正負樣本比例為 ： 的樣本。由於是隨機猜測，所以feature數據就不需要了。隨機分類器對每個樣本，輸出 ...
2014-06-04 16:58 0 7863 推薦指數：
相關推薦
分類器評估方法：ROC曲線
注：本文是人工智能研究網的學習筆記 ROC是什么 二元分類器（binary classifier）的分類結果 ROC空間 最好的預測模型在左上角，代表100%的靈敏度和0%的虛警率，被稱為完美分類器。 一個隨機猜測模型。會給出從左下角到右上角的沿着對角線的點（對角線被稱作 ...
分類器評估方法：精確度-召回率-F度量（precision-recall-F_measures）
注：本文是人工智能研究網的學習筆記 Precision和Recall都能夠從下面的TP,TN,FP,FN里面計算出來。 幾個縮寫的含義： 縮寫 含義 P condition positive ...
機器學習之分類器性能指標之ROC曲線、AUC值
分類器性能指標之ROC曲線、AUC值 一 roc曲線 1、roc曲線：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 橫軸：負正類率(false postive rate FPR)特異度，划分實例中所有負例 ...
ROC曲線、AUC、Precision、Recall、F-measure理解及Python實現
本文首先從整體上介紹ROC曲線、AUC、Precision、Recall以及F-measure，然后介紹上述這些評價指標的有趣特性，最后給出ROC曲線的一個Python實現示例。 一、ROC曲線、AUC、Precision、Recall以及F-measure 二分類問題的預測結果可能正確 ...
關於Precision，Recall，ROC曲線，KS，Lift等模型評價指標的介紹
1.Precision, Recall 准確率 \(Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}\) 精確率（或命中率） \(Precision = \frac{TP}{TP+FP}\)，預測為positive中，實際為positive的比例，反映分類器的准確性 ...
分類任務評價指標（Accuracy / Precision / Recall / F1 / ROC / AUC）
目錄 結果表示方法 常規指標的意義與計算方式 ROC和AUC 結果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC
主要內容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介紹 2.ROC曲線如何通過TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何計算TPR、FPR得到ROC曲線。用sklearn.metric 如何計算AUC ...