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”的贷款人中,事实上“逾期”的贷款人的百分比: Precision=TPTP+FP 召回率/查全率(Recall):被预测正确的正样本 占 全部正样本 的比重,例如,在所有实际“逾期”的贷款人中,成功被预测“逾期”...
画出混淆矩阵如下。 锤哥的混淆矩阵 混淆矩阵用最简洁的性质准确刻画了分类器的优劣,是大多数分类器评估指标的基础,多数指标都是从混淆矩阵衍生出来的。 准确率/accuracy 从混淆矩阵看出,对角线是预测正确的样本数,反对角线是预测错误的样本数。将对角线元素加和得到所有预测正确的个数,除以总样本数就得到了准确率。
在上述情况下,精确度较低(20%),因为模型预测共10个正例,其中只有2个是正确的。这告诉我们,尽管召回率很高,而且模型在正面案例(即垃圾邮件)上表现很好,但在非垃圾邮件上表现很差。我们的准确率和精确度相等的原因是,模型预测的是所有的正例结果。在现实世界中,模型可以正确地预测一些负面的情况,从而获得更...
1. 准确率(Accuracy):模型正确预测的样本数量占总样本数量的比例,计算公式为 (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)。 2. 精确率(Precision):模型正确预测为正例的样本数量占所有预测为正例的样本数量的比例,计算公式为 TP / (TP + FP)。 3. 召回率(Recall):模型正确预测为正例的样本数量占所有实际为...
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,...
混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1值 1 . sklearn中的混淆矩阵行表示真实值,列表示预测值。 fromsklearn.metricsimportclassification_report,cohen_kappa_score,accuracy_score,confusion_matrix print(confusion_matrix(true_label,predict_label)) print(classification_report(true_label,predict_label))...
1.混淆矩阵 一句话解释:混淆矩阵就是统计分类模型“归错类”和“归对类”的样本个数,然后把结果放在一个表里展示出来。 混淆矩阵 真实值 TRUE FALSE 预测值 Positive TP FP Negative FN TN TP(TruePositive,真阳):被分类器正确分类的正样本个数,例如:事实上“逾期”且预测也“逾期”的账户数; TN(TrueNegati...
混淆矩阵介绍以及评价指标(准确率,精确率,召回率,特异度,假警报率,G-mean,F1_score,KS值),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
我们可以在混淆矩阵中总结如下: 从混淆矩阵当中,我们可以得到更高级的分类指标:Precision(准确率),Recall(召回率),Specificity(特异性),Sensitivity(灵敏度)。 现在我们已经掌握了如何去构造混淆矩阵,接下来我们看看如何使用Python来帮助我们完成这一任务。 6.利用Python中的Scikit-Learn构造混淆矩阵 ...
在机器学习的决策森林中,混淆矩阵如同一座桥梁,连接着模型预测与实际结果,它以一种直观的方式揭示了模型的精准度。让我们深入探讨这个关键概念及其衍生的评估指标:准确率、精确率、召回率、灵敏度、特异度、误诊率和漏诊率。混淆矩阵:衡量预测的清晰画面 混淆矩阵,如同一面镜子,反映着模型在每个类别...