不同点是ROC曲线使用了FPR,而PR曲线使用了Precision,因此PR曲线的两个指标都聚焦于正例。类别不平衡问题中由于主要关心正例,所以在此情况下PR曲线被广泛认为优于ROC曲线。 PR曲线的绘制与ROC曲线类似,PR曲线的AUC面积计算公式为: \sum_{n}(R_n-R_{n-1})P_n \\ 下面仍使用上面的数据集画图: def get_pr...
处理类别不平衡问题的常见方法包括: 过采样(Oversampling):增加少数类样本的数量,使其与多数类样本数量相当。 欠采样(Undersampling):减少多数类样本的数量,使其与少数类样本数量相当。 合成采样(Synthetic Sampling):通过生成新的合成样本来平衡不平衡的类别,如SMOTE算法。 类别权重(Class Weights):在模型训练时给不...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供类别不平衡就是指分类问题中不同类别的训练样本相差悬殊的情况,例如正例有900个,而反例只有100个,这个时候我们就需要进行相应的处理来平衡这个问题,下列方法正确的是()A.在训练样本较多的类别
老员工心理不平衡去理论,说不定最后还要离职收场。 如果这件事发生在你身上,你会选择辞职吗? 先不急着回答,我们先来搞清楚为什么会出现这种问题 1. 薪资倒挂因为什么? (1)薪酬体系不完善 新员工的工资虽然是公司自主拟定的,但是相同行业与规模的公司,在同类别岗位上开出的薪水往往不会相差太多。
类别不平衡问题中,ROC曲线通常会给出一个乐观的效果估计,所以大部分时候还是PR曲线更好。 最后可以根据具体的应用,在曲线上找到最优的点,得到相对应的precision,recall,f1 score等指标,去调整模型的阈值,从而得到一个符合具体应用的模型。 Reference: Tom Fawcett. An introduction to ROC analysis Jesse Davis, Mark...
可以看到上文中ROC曲线下的AUC面积在0.8左右,而PR曲线下的AUC面积在0.68左右,类别不平衡问题中ROC曲线确实会作出一个比较乐观的估计,而PR曲线则因为Precision的存在会不断显现FP的影响。使用场景ROC曲线由于兼顾正例与负例,所以适用于评估分类器的整体性能,相比而言PR曲线完全聚焦于正例。 如果有多份数据且存在不同...