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 ...

計算交叉驗證的指標 使用交叉驗證最簡單的方法是在估計器和數據集上調用 cross_val_score 輔助函數。 下面的示例展示了如何通過分割數據，擬合模型和計算連續 5 次的分數（每次不同分割）來估計 linear kernel 支持向量機在 iris 數據集上的精度: 評分 ...

ROC曲線 ROC曲線的全稱是“接收者操作特征曲線”（receiver operating characteristic curve），它是一種坐標圖式的分析工具，用於： 選擇最佳的信號偵測模型、舍棄次佳的模型。 在同一模型中設置最佳閾值。 ROC曲線淵源 ROC曲線起源於 ...

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 ...

ACC, Precision and Recall 這些概念是針對 binary classifier 而言的. 准確率 (accuracy) 是指分類正確的樣本占總樣本個數的比例. 精 ...

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 ...

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_score ...