隨機分類器,也就是對於一個分類問題,隨機猜測答案。理論上,隨機分類器的性能是所有分類器的下界。對隨機分類器的理解,可以幫助更好的理解分類器的性能指標。隨機分類器的性能也可以作為評價分類器的一個基礎。所 ...
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為橫軸的曲線,作圖方法與AUC曲線一致,只是橫縱軸坐標意義不同。 ROC曲線的優勢 ROC曲線有個很好的特性:當測 ...
2018-10-10 10:28 1 4812 推薦指數:
隨機分類器,也就是對於一個分類問題,隨機猜測答案。理論上,隨機分類器的性能是所有分類器的下界。對隨機分類器的理解,可以幫助更好的理解分類器的性能指標。隨機分類器的性能也可以作為評價分類器的一個基礎。所 ...
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/6188562.html 但是講的不細,不太 ...
本文首先從整體上介紹ROC曲線、AUC、Precision、Recall以及F-measure,然后介紹上述這些評價指標的有趣特性,最后給出ROC曲線的一個Python實現示例。 一、ROC曲線、AUC、Precision、Recall以及F-measure 二分類問題的預測結果可能正確 ...
1.Precision, Recall 准確率 \(Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}\) 精確率(或命中率) \(Precision = \frac{TP}{TP+FP}\),預測為positive中,實際為positive的比例,反映分類器的准確性 ...
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 ...
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 ...
1.混淆矩陣(confusion matrix) 針對預測值和真實值之間的關系,我們可以將樣本分為四個部分,分別是: 真正例(True Positive,TP):預測值和真實值都為 ...
1. ROC曲線的定義 ROC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,其主要的分析方法就是畫這條特征曲線。這里在網上找了一個比較好的圖樣示例 ...