Data Mining | 二分類模型評估-ROC/AUC/K-S/GINI
目錄 1 混淆矩陣衍生指標 1.1 ROC 1.2 AUC 1.3 K-S 1.4 GINI 1.5 小結 1 混淆矩陣衍生指標 上面提到的ACC、PPV、TPR、FPR等指標，都是對某一給定分類 ...
原文：Alink漫談(八) : 二分類評估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何實現
Alink漫談 八 : 二分類評估 AUC K S PRC Precision Recall LiftChart 如何實現 目錄 Alink漫談 八 : 二分類評估 AUC K S PRC Precision Recall LiftChart 如何實現 x 摘要 x 相關概念 x 示例代碼 . 主要思路 x 批處理 . EvalBinaryClassBatchOp . BaseEvalClassB ...
2020-06-26 10:36 1 574 推薦指數：
相關推薦
二分類模型評估之AUC ROC
ROC的介紹可以參考wiki https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic 偷一張wiki上的圖片： AUC ROC的意思為ROC 曲線下方的面積（Area under the Curve ...
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 ...
模型指標混淆矩陣，accuracy，precision，recall，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 ...
二分類問題中的混淆矩陣、ROC以及AUC評估指標
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 ...
准確率(Accuracy), 精確率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure（對於二分類問題）
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 ...
對accuracy、precision、recall、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 ...
二分類算法評估指標
，或者通過這個指標來調參優化選用的模型。 對於分類、回歸、聚類等，分別有各自的 ...