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 .html 但是講的不細，不太懂。今天又理解了一下。看了這篇文章： https: www.douban.com note type like 講的很好。 都是基於這張圖，先貼一下： PR Precision Recall曲線，這個東西應該是來源於信息檢索中 ...
2017-01-05 16:10 0 15786 推薦指數：
背景 之前在研究Object Detection的時候，只是知道Precision這個指標，但是mAP（mean Average Precision）具體是如何計算的，暫時還不知道。最近做OD的任務迫在眉睫，所以仔細的研究了一下mAP的計算。其實說實話，mAP的計算，本身有很多現成的代碼可供 ...
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 ...
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要內容：機器學習中常見的幾種評價指標，它們各自的含義和計算（注意本文針對二元分類器！） 1、混淆矩陣 True Positive（真正，TP）：將正類預測 ...
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 ...
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。 1.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 ...
在一般認知中，用模型對測試集進行分類預測，結果應該是X或者X'（也可以說是或者否）。根據混淆矩陣算出TP、FP、TN、FN，進一步算出TPR、FPR。一個測試集只會有一對TPR/FPR值，那么ROC曲線就只會有一個點，何談曲線之說？難道是用多個測試集得到多對TPR/FPR值，來繪制ROC曲線 ...
分類模型評估： 指標 描述 Scikit-learn函數 Precision AUC from sklearn.metrics import precision ...
