混淆矩陣是一種用於性能評估的方便工具,它是一個方陣,里面的列和行存放的是樣本的實際類vs預測類的數量。 P =陽性,N =陰性:指的是預測結果。 T=真,F=假:表示 實際結果與預測結果是否一致,一致為真,不一致為假。 TP=真陽性:預測結果為P,且實際與預測一致。 FP=假陽性:預測 ...
評價指標是針對同樣的數據,輸入不同的算法,或者輸入相同的算法但參數不同而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。 以下為了方便講解,都以二分類問題為前提進行介紹,其實多分類問題下這些概念都可以得到推廣。 准確率 准確率是最好理解的評價指標,它是一個比值: 准確率 cfrac 算法分類正確的數據個數 輸入算法的數據的個數 但是使用准確率評價算法有一個問題,就是在數據的類別不均衡,特別是有極偏的數據存在的 ...
2018-10-29 12:44 0 9359 推薦指數:
混淆矩陣是一種用於性能評估的方便工具,它是一個方陣,里面的列和行存放的是樣本的實際類vs預測類的數量。 P =陽性,N =陰性:指的是預測結果。 T=真,F=假:表示 實際結果與預測結果是否一致,一致為真,不一致為假。 TP=真陽性:預測結果為P,且實際與預測一致。 FP=假陽性:預測 ...
混淆矩陣、准確率、召回率、ROC曲線、AUC 假設有一個用來對貓(cats)、狗(dogs)、兔子(rabbits)進行分類的系統,混淆矩陣就是為了進一步分析性能而對該算法測試結果做出的總結。假設總共有 27 只動物:8只貓, 6條狗,13只兔子。結果的混淆矩陣如上圖所示,我們可以發現 ...
的樣本數除以所有的樣本數,通常來說,正確率越高,分類器越好。 准確率確實是一個很好很直觀的評價指標,但是 ...
本文的部分內容摘自韓家煒《數據挖掘》 ---------------------------------------------------------------------------------- 四個術語 混淆矩陣(Confusion Matrix) 評估度量 ...
首先我們可以計算准確率(accuracy),其定義是: 對於給定的測試數據集,分類器正確分類的樣本數與總樣本數之比。也就是損失函數是0-1損失時測試數據集上的准確率。 下面在介紹時使用一下例子: 一個班級有20個女生,80個男生。現在一個分類器需要從100人挑選出所有的女生。該分類器從中選 ...
准確率、精確率(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC曲線的AUC值,都可以作為評價一個機器學習模型好壞的指標(evaluation metrics),而這些評價指標直接或間接都與混淆矩陣有關,前四者可以從混淆矩陣中直接計算得到,AUC值則要通過ROC曲線進行計算,而ROC曲線的橫縱坐標 ...
參考資料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作為機器學習的評估指標非常重要,也是面試中經常出現的問題(80%都會問到)。其實,理解它並不是非常難,但是好多朋友都遇到了一個相同的問題,那就是:每次看書的時候都很明白,但回過頭就忘了 ...
混淆矩陣,精准率和召回率 評論回歸算法的好壞點擊這里 評價分類算法是不能單單靠一個分類准確度就可以衡量的,單用一個分類准確度是有問題的 比如說,一個癌症預測系統,輸入體檢信息,就可以判斷是否得了癌症,這個系統的預測准確率有99.9%,但是不能說這個系統就是好的,因為如果患有癌症的概率是0.1 ...