Recall:召回率,也就是TPR。 F1-score:综合考虑Precision和Recall的一个值。 ROC Curve:FPR(fp rate)、TPR(tp rate)为横、纵坐标。 PR Curve:Recall、Precision为横、纵坐标。 ROC-AUC/ PR-AUC:曲线下面积。 ROC曲线示例 一般来说,分类器得到的某一分类结果是一个(0,1)之间的数,因此需要设定一个阈值thresh...
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...
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...
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 0.85 – 0.95: 效果很好 0.95 – 1: 效果非常好,但一般不太可能 AUC 的物理意义...
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) ...
F1分数其实是精确率和召回率的调和平均(倒数之和的平均值的倒数) 五、ROC_AUC ROC(receiver operating characteristic curve:接受者操作特征曲线)是一条曲线。该曲线涉及两个指标:真正率(TPR)和假正率(FPR) 真正率就是召回率,假正率(1-特异度)=FP/(FP+TN)。
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...
F1值 - F1-score ROC曲线下面积 - ROC-AUC (area under curve) PR曲线下面积 - PR-AUC 首先,accuracy是最常见也是最基本的evaluation metric。但在binary classification 且正反例不平衡的情况下,尤其是我们对minority class 更感兴趣的时候,accuracy评价基本没有参考价值。什么fraud detection(欺诈检测),癌症检测,...
机器学习算法实战:线性回归、逻辑回归、决策树、聚类算法、集成算法、支持向量机等十大经典算法全面解析,原理推导+代码实现+实验分析,究极通俗易懂! 247 -- 2:59 App 学习决策树算法,科学智慧决策 96 -- 3:15 App AUC很高但召回率很低怎么办?很实用的补救方法 | ROC | Recall | 阈值 | 准确率 | 混淆矩...