目錄 1 二分類模型評估 1.1 混淆矩陣 1.1.1 ACC 1.1.2 PPV 1.1.3 TPR 1.1.4 FPR 1.1.5 F-Score 1.1.6 小結 ...

本篇博文簡要討論機器學習二分類問題中的混淆矩陣、ROC以及AUC評估指標；作為評價模型的重要參考，三者在模型選擇以及評估中起着指導性作用。 按照循序漸進的原則，依次討論混淆矩陣、ROC和AUC： 設定一個機器學習問題情境：給定一些腫瘤患者樣本，構建一個分類模型來預測腫瘤是良性還是惡性，顯然這是 ...

仿照上篇博文對於混淆矩陣、ROC和AUC指標的探討，本文簡要討論機器學習二分類問題中的混淆矩陣、PR以及AP評估指標；實際上，（ROC,AUC）與（PR,AP）指標對具有某種相似性。 按照循序漸進的原則，依次討論混淆矩陣、PR和AP： 設定一個機器學習問題情境：給定一些腫瘤患者樣本，構建一個 ...

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 ...

二分類 分類問題是機器學習中非常重要的一個課題。現實生活中有很多實際的二分類場景，如對於借貸問題，我們會根據某個人的收入、存款、職業、年齡等因素進行分析，判斷是否進行借貸；對於一封郵件，根據郵件內容判斷該郵件是否屬於垃圾郵件。 圖1-1 分類示意圖 回歸作為分類的缺陷 由於回歸 ...

二分類問題示例： 首先我們從一個問題開始說起，這里有一個二分類問題的例子，假如你有一張圖片作為輸入，比如這只貓，如果識別這張圖片為貓，則輸出標簽1作為結果；如果識別出不是貓，那么輸出標簽0作為結果（這也就是著名的cat和non cat問題）。現在我們可以用字母y來表示輸出 ...

引言 很多分類器在數學解釋時都是以二分類為例，其數學推導不適用於多分類，模型本身也只能用於二分類，如SVM，Adaboost ， 但是現實中很多問題是多分類的，那這些模型還能用嗎 二分類 to 多分類 更改數學原理 改變這些模型的原理，重新推導數學公式，然后代碼實現。 這種 ...

從二分類到多分類，實際采用的是拆解法思想：將多分類問題拆分成許多二分類問題，為每一個二分類問題訓練一個分類器。測試時，對這些分類器的結果進行集成，得到最終預測結果。 根據拆分策略不同，分為以下三類： 一對一（One vs. One, OvO） 訓練：將N個類別兩兩配對，產生N(N ...