查准率与查全率还可以借助下图理解:竖着看左边,白点的样本点代表实际值是1,黑色代表0,红色代表预测值是1,黄色代表预测值是0。那么,查准率就是看你预测的准不准,也就是预测值为1的样本中实际值为1的样本占比;而查全率就是看你预测的全不全,即实际值为1的样本中预测值为1的样本占比。 ROC曲线(receiver operatin...
AUC = 0.5:跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。 0<AUC < 0.5:比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测。 AUC=0:模型的预测完全相反,把所有正样本预测为负例,把所有负样本预测为正例 下图为以上五种情况对应的AUC值、ROC曲线和模型预测样本分布,其中模型预测样本分布中,横坐标表示模...
AUC(Area Under Curve)表示ROC中曲线下的面积,用于判断模型的优劣。如ROC曲线所示,连接对角线的面积刚好是0.5,对角线的含义也就是随机判断预测结果,正负样本覆盖应该都是50%。另外,ROC曲线越陡越好,所以理想值是1,即正方形。所以AUC的值一般是介于0.5和1之间的。AUC评判标准可参考如下 0.5-0.7:效果较低。 0.7-0...
F1值是精确率与召回率的调和平均,用于综合评价模型的性能。ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是描述二分类模型性能的曲线,横坐标为假正例率(False Positive Rate),纵坐标为真正例率(True Positive Rate),AUC(Area Under Curve)是ROC曲线下的面积。 对于多分类问题,上述评价指标的计算方法需要稍作修改。假设...
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)值 ROC--深入浅出 一句话解释 :ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线通过设置不同的临界值,来展示分类模型在不同临界值下的表现。 在ROC 曲线图中: 横轴为 FPR(假阳率):FP/(FP+TN),等同于 1-TNR,FPR 越大,预测为正的样本中负类越多; ...
ROC 是用来评估分类器的好坏,通过绘制不同阈值下真正例率(TPR)和假正例率(FPR)的关系图。优点是能够同时考虑到假阳性和真阳性的效果。缺点是在类别不平衡的情况下,ROC 曲线的面积可能会过于乐观。 五、AUC AUC 是ROC曲线下的面积,衡量分类器对样本的排序能力。优点是不受阈值的影响,能够度量模型在整个操作特性...
ROC是由点(TPR,FPR)组成的曲线,AUC就是ROC的面积。AUC越大越好。 一般来说,如果ROC是光滑的,那么基本可以判断没有太大的overfitting 图像展示 附上代码 library(ROCR) p=c(0.5,0.6,0.55,0.4,0.7) y=c(1,1,0,0,1) pred = prediction(p, y) ...
2.AUC值。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。
精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线其实都是评价模型好坏的指标,而且相互之间是有关系的,只是侧重点不同,题主如果理解了各指标的定义就能找出他们的区别与联系,下面就用一个例子解释这些指标。 以白条的逾期预测模型为例,这是一个有监督的二分类模型,模型对每个样本的预测结果为一个概率值,我们需要从中选取一个阈值...