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 ...
在IJCAI 於 年舉辦的競賽: Repeat Buyers Prediction Competition中, 很多參賽隊伍在最終的Slides展示中都表示使用了 AUC 作為評估指標: 那么,AUC是什么呢 AUC是一個機器學習性能度量指標,只能用於二分類模型的評價。 拓展二分類模型的其他評價指標:logloss accuracy precision 對於二分類問題,可將樣例根據其真實類別與學 ...
2018-01-27 15:38 0 1162 推薦指數:
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 ...
機器學習性能度量 Equal Error Rate (EER) 一、總結 一句話總結: A、EER(the Equal Error Rate)是(一個分類器的)ROC曲線(接受者操作特性曲線)中錯分正負樣本概率相等的點(所對應的錯分概率值)。 B、這個點就是ROC曲線與ROC空間中對角線 ...
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 ...
。在機器學習中,有一個普遍適用的稱為混淆矩陣(confusion matrix)的工具,它可以幫助人們更好地了解 ...
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 ...
五、衡量分類任務的性能指標 5、ROC曲線與AUC (1)ROC曲線 ROC曲線( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR ( True Positive Rate )與 FPR ( False Positive ...
衡量模型泛化能力的評價標准,就是性能度量(performance measure)。 (1)錯誤率與精度 (2)查准率、查全率與F1 基於樣例真實類別,可將學習器預測類別的組合划分為真正例(true positive)、假正例(false positive)、真反例(true ...
1.機器學習的三要素就是:表示,評估和優化。 (1)表示: 將樣本空間映射到一個合適的特征空間,一般地,我們更青睞於這樣的表示是低維度的,是更加稀疏交互的,同時也希望是相互獨立的。【從大量特征挑出好的特征,降維】 讓機器來學習怎樣表示,就是表示學習。 (2)評估: 模型在數據上表現的量化 ...