本篇博文簡要討論機器學習二分類問題中的混淆矩陣、ROC以及AUC評估指標;作為評價模型的重要參考,三者在模型選擇以及評估中起着指導性作用。 按照循序漸進的原則,依次討論混淆矩陣、ROC和AUC: 設定一個機器學習問題情境:給定一些腫瘤患者樣本,構建一個分類模型來預測腫瘤是良性還是惡性,顯然這是 ...
評估分類器性能的度量,像混淆矩陣 ROC AUC等 內容概要 模型評估的目的及一般評估流程 分類准確率的用處及其限制 混淆矩陣 confusion matrix 是如何表示一個分類器的性能 混淆矩陣中的度量是如何計算的 通過改變分類閾值來調整分類器性能 ROC曲線的用處 曲線下面積 Area Under the Curve, AUC 與分類准確率的不同 . 回顧 模型評估可以用於在不同的模型類型 ...
2016-10-09 12:01 0 4865 推薦指數:
本篇博文簡要討論機器學習二分類問題中的混淆矩陣、ROC以及AUC評估指標;作為評價模型的重要參考,三者在模型選擇以及評估中起着指導性作用。 按照循序漸進的原則,依次討論混淆矩陣、ROC和AUC: 設定一個機器學習問題情境:給定一些腫瘤患者樣本,構建一個分類模型來預測腫瘤是良性還是惡性,顯然這是 ...
真正的標簽集合嚴格吻合,則subset accuracy =1.0否則是0.0 混淆矩陣 在機器學習中尤其是 ...
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 ...
機器學習尤其針對分類器這,有各種指標來評判最終的模型效果,以前總聽說混淆矩陣,也不知道到底干啥的,反正聽着就讓人很混淆,后來看了網上兩篇文章,自己又實踐一下,基本搞明白了,我給它起了個新名字,叫“分類結果統計矩陣“,非TM拽那么高大上的名字干啥,聽着都讓人望而卻步了,還有一些機器學習必備裝B名詞 ...
一、前述 怎么樣對訓練出來的模型進行評估是有一定指標的,本文就相關指標做一個總結。 二、具體 1、混淆矩陣 混淆矩陣如圖: 第一個參數true,false是指預測的正確性。 第二個參數true,postitives是指預測的結果。 相關公式: 檢測正列的效果 ...
本篇博客的圖源來自 zhwhong,轉載僅作學習使用! 在分類任務中,人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上,這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實。在機器學習中,有一個普遍適用的稱為混淆矩陣(confusion ...
文章目錄 1.背景 2.ROC曲線 2.1 ROC名稱溯源(選看) 2.2 ROC曲線的繪制 3.AUC(Area Under ROC Curve) 3.1 AUC來歷 3.2 AUC幾何意義 3.3 AUC計算 ...