原文:模型評估指標 Precision, Recall, ROC and AUC

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. 精確率 precision 是指分類正確的正樣本占預測為正的樣本個數的比例. 是針對預測而言的. 在信息檢索領域稱為查准率. 召回率 recall 是指分類正確的正樣本占真正的正樣本個數的比例. 是針對樣本而言的. 在信 ...

2019-07-13 11:47 0 653 推薦指數:

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模型指標混淆矩陣,accuracy,precisionrecall,prc,auc

一、混淆矩陣 T和F代表是否預測正確,P和N代表預測為正還是負 這個圖片我們見過太多次了,但其實要搞清楚我們的y值中的1定義是什么,這樣就不會搞錯TP、FP、FN、TN的順序,比如說下面的混淆 ...

Wed Feb 24 22:49:00 CST 2021 0 516
TPR、FPR、precisionrecall、accuracy、ROCAUC

主要內容 1.TPR、FPR、precisionrecall、accuracy、ROCAUC概念介紹 2.ROC曲線如何通過TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何計算TPR、FPR得到ROC曲線。用sklearn.metric 如何計算AUC ...

Tue May 05 03:12:00 CST 2020 0 2329
Precision/RecallROC/AUC、AP/MAP等概念區分

1. PrecisionRecall Precision,准確率/查准率。Recall,召回率/查全率。這兩個指標分別以兩個角度衡量分類系統的准確率。 例如,有一個池塘,里面共有1000條魚,含100條鯽魚。機器學習分類系統將這1000條魚全部分類為“不是鯽魚”,那么准確率也有90 ...

Fri Jul 21 17:05:00 CST 2017 0 12603
評估模型ROC曲線和AUC

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 ...

Sat Nov 27 03:23:00 CST 2021 0 755
對accuracy、precisionrecall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解

  最近做了一些分類模型,所以打算對分類模型常用的評價指標做一些記錄,說一下自己的理解。使用何種評價指標,完全取決於應用場景及數據分析人員關注點,不同評價指標之間並沒有優劣之分,只是各指標側重反映的信息不同。為了便於后續的說明,先建立一個二分類的混淆矩陣 ,以下各參數的說明都是針對二元分類 ...

Tue Sep 03 00:22:00 CST 2019 0 622
【機器學習】--模型評估指標之混淆矩陣,ROC曲線和AUC面積

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 ...

Tue Mar 27 19:17:00 CST 2018 0 2038
 
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