原文:混淆矩陣、准確率、召回率、ROC曲線、AUC

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 只動物: 只貓, 條狗, 只兔子。結果的混淆矩陣如上圖所示,我們可以發現,只有主對角線上的預測結果是完全正確的。每一列的和為預測為該類的數量,每一行的和為實際該類的數量。在這個混淆矩陣中,實際有 只貓 ...

2018-11-30 15:29 0 2747 推薦指數:

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混淆矩陣准確率、精確/查准率、召回/查全率、F1值、ROC曲線AUC

  准確率、精確(查准率)、召回(查全率)、F1值、ROC曲線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 ...

Tue Jul 10 04:51:00 CST 2018 0 6248
什么是准確率召回,它們和ROC曲線有什么關系?

召回表示的是樣本中的某類樣本有多少被正確預測了。比如對與一個分類模型,A類樣本包含A0個樣本,預測模型分類結果是A類樣本中有A1個正樣本和A2個其他樣本,那么該分類模型的召回就是 A1/A0,其中 A1+A2=A0 准確率表示的是所有分類中被正確分類的樣本比例,比如對於一個分類模型 ...

Mon Mar 23 06:16:00 CST 2020 0 1143
二分類算法的評價指標:准確率、精准召回混淆矩陣AUC

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 ...

Mon Oct 29 20:44:00 CST 2018 0 9359
准確率、精確召回、F-Measure、ROCAUC

 先理解一下正類(Positive)和負類(Negetive),比如現在要預測用戶是否點擊了某個廣告鏈接,點擊了才是我們要的結果,這時,點擊了則表示為正類,沒點擊則表示為負類。   TP(True ...

Sat Jun 22 04:32:00 CST 2019 0 4277
一文讓你徹底理解准確率,精准召回,真正,假正ROC/AUC

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 ...

Fri Dec 13 04:58:00 CST 2019 0 940
 
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