对角线的实际含义是:随机判断响应与不响应,正负样本覆盖率应该都是 50%,表示随机效果。 ROC 曲线越陡越好,所以理想值就是 1,一个正方形,而最差的随机判断都有 0.5,所以一般 AUC 的值是介于 0.5 到 1 之间的。 AUC 的一般判断标准 0.5 – 0.7:效果较低,但用于预测股票已经很不错了 0.7 – 0.85:效果一般...
对角线的实际含义是:随机判断响应与不响应,正负样本覆盖率应该都是 50%,表示随机效果。ROC 曲线越陡越好,所以理想值就是 1,一个正方形,而最差的随机判断都有 0.5,所以一般 AUC 的值是介于 0.5 到 1 之间的。 AUC 的一般判断标准 0.5 – 0.7:效果较低,但用于预测股票已经很不错了 0.7 – 0.85:效果一般 ...
表示等价于平均值预测法, 表示预测模型比平均值预测法还差。值越大,性能performance越好 六、场景相关说明 为什么要定义这么多指标,准确率和精确率不看公式定义,还容易弄混。这是因为不同的场景强调不同的分类能力,例如有的场景不希望正样本漏掉,有的场景不希望误报。所以机器学习和模式识别得到的分类器或者模型,就...
对角线的实际含义是:随机判断响应与不响应,正负样本覆盖率应该都是 50%,表示随机效果。 ROC 曲线越陡越好,所以理想值就是 1,一个正方形,而最差的随机判断都有 0.5,所以一般 AUC 的值是介于 0.5 到 1 之间的。 AUC 的一般判断标准 0.5 – 0.7:效果较低,但用于预测股票已经很不错了 0.7 – 0.85:效果一般...
对交线对应者随机猜测的性能,也即是不经过模型预测,随着阈值的变化随机猜测之后的结果,这也ROC曲线对应的最差的结果。 8.AUC AUC,Area Under Curve,曲线下面积,[0.5,1]之间,是基于ROC衍生的非常好的可量化的评价标准,ROC曲线是越陡约好,即AUC越大越好,理想情况下,面积为1。 AUC物理意义解读:正常分类模型只会...
那么如何知道这个模型是好是坏呢?我们必须有个评判的标准。为了了解模型的泛化能力,我们需要用某个指标来衡量,这就是性能度量的意义。有了一个指标,我们就可以对比不同模型了,从而知道哪个模型相对好,那个模型相对差,并通过这个指标来进一步调参逐步优化我们的模型。
准确率、精确率、召回率、F1-score （1）准确率 （2）精确率 （3）召回率 （4）F1-score 准确率...
一、准确率、精确率、召回率和 F 值 是选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先: (1)若一个实例是正类,但是被预测成为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是负类,但是被预测成为负类,即为真负类(True Negative TN)
1、精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了,一种就是把正类预测为正类(TP),另一种就是把负类预测为正类(FP),也就是 大白话就是“ 你预测为正例的里面有多少是对的”
1.1 准确率(Accurary):对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 前面的场景中,实际情况是那个班级有男和女两类,某人(也就是定义中所说的分类器)把班级中的人分为男女两类。Accuracy就是分类正确的人占总人数的比例。很容易,我们可以得到:他把其中70(20女+50男)人判定正确了,而总人数是...