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...
也就是说,当我们要进行分类的类别互斥时,使用 softmax 回归;而当它们存在包含关系时,使用多个二分类的 logistic 回归分类器更好。类别不平衡问题问题的提出类别不平衡 (class-imbalance) 就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。例如有 998 个反例,但正例只有 2 个,那么学习方法只需返回一个永远...
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...
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。
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...
ROC曲线和PR(Precision - Recall)曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法,二者既有相同也有不同点。本篇文章先给出ROC曲线的概述、实现方法、优缺点,再阐述PR曲线的各项特点,最后给出两种方法各自的使用场景。 ROC曲线 ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较,主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的...
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: ∑n(Rn−Rn−1)Pn∑n(Rn−Rn−1)Pn 下面仍使用上面的数据集画图: def ...