《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（6）--衡量分類任務的性能指標：ROC曲線與AUC計算與繪制
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 ...
原文：【機器學習】--模型評估指標之混淆矩陣，ROC曲線和AUC面積
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 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： 檢測負列的效果： 公式解釋： fp rate： tp rate: recall: 召回率 值越大越好 presssion: 准確率 TP:本來 ...
2018-03-27 11:17 0 2038 推薦指數：
相關推薦
機器學習-Confusion Matrix混淆矩陣、ROC、AUC
本文整理了關於機器學習分類問題的評價指標——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 混淆矩陣 在機器學習領域中，混淆矩陣（confusion matrix）是一種評價分類模型好壞的形象化展示工具。其中，矩陣的每一列表示的是模型預測的樣本情況；矩陣的每一行表示的樣本 ...
機器學習性能指標之ROC和AUC理解與曲線繪制
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占所有負例的比例 ...
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 ...
機器學習 | 分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率
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 ...
五分鍾秒懂機器學習混淆矩陣、ROC和AUC
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題的第18篇文章，我們來看看機器學習領域當中，非常重要的其他幾個指標。 混淆矩陣 在上一篇文章當中，我們在介紹召回率、准確率這些概念之前，先講了TP、FP、FN、和FP這幾個值。我們再來簡單地回顧一下 ...
機器學習模型評價指標 -- 混淆矩陣
機器學習模型評價指標 – 混淆矩陣 在機器學習領域中，混淆矩陣（confusion matrix）是一種評價分類模型好壞的形象化展示工具。其中，矩陣的每一列表示的是模型預測的樣本情況；矩陣的每一行表示的樣本的真實情況。 1. 混淆矩陣的舉例 例如用一個分類模型來判別一個水果是蘋果 ...
模型監控指標- 混淆矩陣、ROC曲線，AUC值，KS曲線以及KS值、PSI值，Lift圖，Gain圖，KT值，遷移矩陣
1. 混淆矩陣 確定截斷點后，評價學習器性能 假設訓練之初以及預測后，一個樣本是正例還是反例是已經確定的，這個時候，樣本應該有兩個類別值，一個是真實的0/1，一個是預測的0/1 TP（實際為正預測為正），FP（實際為負但預測為正），TN（實際為負預測為負），FN（實際為正 ...