机器学习中——常见二元分类性能指标(准确率、精确率、召回率、F1值、ROC AUC得分),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围一般在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。 从AUC判断分类...
AUC 反应的信息过于笼统,无法反应实际业务中关心的指标,如:召回率、精确率等; AUC 对 FPR 和 TPR 两种错误的代价同等看待; AUC 没有给出模型误差的空间分布信息; 最重要的一点,AUC 的 misleading 的问题:可能存在两个模型的 AUC 相等,但其在不同区域的预测能力是不同的。 拓展阅读:AUC的缺陷(原文:AUC: a ...
准确率(Precision):P=TP/(TP+FP)。通俗地讲,就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。 召回率(Recall):R=TP/(TP+FN)。通俗地讲,就是预测为正例的数据占实际为正例数据的比例 F1值(F score): 思考 正如下图所示,F1的值同时受到P、R的影响,单纯地追求P、R的提升并没有太大作用。在实际业务...
精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线? 查准率、查全率又是精确率(precision)、召回率(recall) F1度量,F1-score 越高,说明分类模型越稳健 准确率(accuracy) = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) A把C全部包住,A优于C。 与 P-R 曲线使用查准率、查全率为纵、横轴不同, ROC 曲线的纵轴是"真正例率" ...
准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,...
2.准确率、精确率、召回率、F1值 准确率(Accuracy):被预测得正确(包括正、负样本)的样本占总样本的比重: 局限性:当两类样本数量很不均衡时,accuracy就不能很好的反映模型的性能了。 精度/精确率/精准率/查准率(Precision):被预测正确的正样本占全部被预测为正的样本的比重,例如,在所有我们预测“逾期”的贷款人...
准确率、精确率、召回率、F1值等指标则从不同角度衡量模型的性能。准确率反映了模型整体预测的准确性,而精确率强调的是正例中被正确预测的比例,召回率则关注的是模型正确识别的正例数量占所有实际正例的比例。F1值综合了精确率与召回率,提供了一个平衡的评估指标。ROC曲线与AUC(曲线下面积)指标...
二、准确率、精确率(精准率)、召回率、F1值 1.准确率(Accuracy)。顾名思义,就是所有的预测正确(正类负类)的占总的比重。 2.精确率(Precision),查准率。即正确预测为正的占全部预测为正的比例。个人理解:真正正确的占所有预测为正的比例。 3.召回率(Recall),查全率。即正确预测为正的占全部实际为正的比例...
1.准确率P、召回率R、F1 值 定义 准确率(Precision):P=TP/(TP+FP)。通俗地讲,就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。 召回率(Recall):R=TP/(TP+FN)。通俗地讲,就是预测为正例的数据占实际为正例数据的比例 ...