機器學習--PR曲線， ROC曲線
在機器學習領域，如果把Accuracy作為衡量模型性能好壞的唯一指標，可能會使我們對模型性能產生誤解，尤其是當我們模型輸出值是一個概率值時，更不適宜只采取Accuracy作為衡量模型性泛化能的指標．這篇博文會為大家介紹兩種比較二分決策模型性能的方法PR曲線， ROC曲線 預測概率 對於分類問題 ...
原文：機器學習：評價分類結果（ROC 曲線）
一 基礎理解 定義 ROC Receiver Operation Characteristic Curve 定義：描述 TPR 和 FPR 之間的關系 功能：應用於比較兩個模型的優劣 模型不限於是否通過極度偏斜的數據訓練所得 比較方式：ROC 曲線與坐標圖形邊界圍成的面積，越大模型越優 TPR True Positive Rate ：真正率 被預測為正的正樣本結果數 正樣本實際數：TPR TP T ...
2018-08-01 23:03 0 938 推薦指數：
相關推薦
機器學習基礎ROC曲線理解
機器學習基礎ROC曲線理解 一、總結 一句話總結： ROC曲線的全稱是Receiver Operating Characteristic Curve，中文名字叫“受試者工作特征曲線”，顧名思義，就是評估物品性能。 1、ROC曲線起源？ a、ROC曲線起源於第二次世界大戰時期雷達兵 ...
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 ...
機器學習:分類算法性能指標之ROC曲線
在介紹ROC曲線之前，先說說混淆矩陣及兩個公式，因為這是ROC曲線計算的基礎。 1.混淆矩陣的例子(是否點擊廣告)： 說明： TP：預測的結果跟實際結果一致，都點擊了廣告。 FP：預測結果點擊了，但是真實情況是未點擊 ...
機器學習：評價分類結果（Precision - Recall 的平衡、P - R 曲線）
一、Precision - Recall 的平衡 1）基礎理論 調整閾值的大小，可以調節精准率和召回率的比重； 閾值：threshold，分類邊界值，score > threshold 時分類為 1，score < threshold 時分類為 0； 閾值 ...
機器學習分類算法評價指標
//2019.08.14#機器學習算法評價分類結果1、機器學習算法的評價指標一般有很多種，對於回歸問題一般有MAE,MSE，AMSE等指標，而對於分類算法的評價指標則更多：准確度score，混淆矩陣、精准率、召回率以及ROC曲線、PR曲線等。2、對於分類算法只用准確率的評價指標是不夠 ...
機器學習中的AUC-ROC曲線
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya AUC-ROC曲線 你已經建立了你的機器學習模型-那么接下來呢？你需要對它進行評估，並驗證它有多好（或有多壞），這樣你就可以決定是否實現它。這時就可以引入AUC-ROC曲線了。 這個名字可能有 ...