如果我们把精确率(Precision)和召回率(Recall)之间的关系用图来表达,就是下面的PR曲线: 可以发现他们俩的关系是「两难全」的关系。为了综合两者的表现,在两者之间找一个平衡点,就出现了一个 F1分数。 F1=(2×Precision×Recall)/(Precision+Recall) ROC曲线、AUC曲线 ROC 和 AUC 是2个更加复杂的评估指标,下面...
机器学习:分类模型评估指标(准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
,表示正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例,计算公式为: (4)F1-score是基于召回率(Recall)与精确率(Precision)的调和平均,即将召回率和精确率综合起来评价,计算公式为...1.准确率,召回率,精确率,F1-score,Fβ,ROC曲线,AUC值 为了评价模型以及在不同研究者之间进行性能比较,需要统一的评价标准。根...
ROC 和 AUC 是2个更加复杂的评估指标,下面这篇文章已经很详细的解释了,这里直接引用这篇文章的部分内容。 上面的指标说明也是出自这篇文章:《一文让你彻底理解准确率,精准率,召回率,真正率,假正率,ROC/AUC》 1. 灵敏度,特异度,真正率,假正率 在正式介绍 ROC/AUC 之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的...
在正式介绍 ROC/AUC 之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的选择也正是 ROC 和 AUC 可以无视样本不平衡的原因。这两个指标分别是:灵敏度和(1- 特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)。 灵敏度(Sensitivity) =TP/(TP+FN) 特异度(Specificity) =TN/(FP+TN) ...
如果我们把精确率(Precision)和召回率(Recall)之间的关系用图来表达,就是下面的PR曲线: 可以发现他们俩的关系是「两难全」的关系。为了综合两者的表现,在两者之间找一个平衡点,就出现了一个 F1分数。 F1=(2×Precision×Recall)/(Precision+Recall) ROC曲线、AUC曲线 ROC 和 AUC 是2个更加复杂的评估指标,下面...
PR曲线 可以发现他们俩的关系是「两难全」的关系。为了综合两者的表现,在两者之间找一个平衡点,就出现了一个 F1分数。 F1=(2×Precision×Recall)/(Precision+Recall) F1分数计算公式 ROC曲线、AUC曲线 ROC 和 AUC 是2个更加复杂的评估指标,下面这篇文章已经很详细的解释了,这里直接引用这篇文章的部分内容。
ROC曲线 AUC曲线 回归问题评估指标: MAE MSE 分类问题图解 为了方便大家理解各项指标的计算方式,我们用具体的例子将分类问题进行图解,帮助大家快速理解分类中出现的各种情况。 举个例子: 我们有10张照片,5张男性、5张女性。如下图: 有一个判断性别的机器学习模型,当我们使用它来判断「是否为男性」时,会出现4种情...
在正式介绍 ROC/AUC 之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的选择也正是 ROC 和 AUC 可以无视样本不平衡的原因。这两个指标分别是:灵敏度和(1- 特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)。 灵敏度(Sensitivity) =TP/(TP+FN) 特异度(Specificity) =TN/(FP+TN) ...