计算AUC 代码: 公式一: 根据AUC的定义,AUC = \sum \frac{FP}{N}*\frac{TP}{P},离散化,即可得 AUC = \frac{\sum I\left(P_{\text {正样本 }}, P_{\text {负样本 }}\right)}{M^{*} N} \\ 其中,M,N分布表示正、负样本的个数。这里 I 是指示函数,如果正样本对应的预测概率比负样本预...
AUC(area under curve)是一个数值,从定义上可以直观的看到其表征的意思——曲线与坐标轴围成的面积,ROC-AUC即表示的是ROC曲线与坐标轴围成的面积。 很明显的,TPR越大、FPR越小,模型效果越好,因此ROC曲线越靠近左上角表明模型效果越好,此时AUC值越大,极端情况下为1。与F1-score不同的是,AUC值并不需要先设定...
注意,f1 score衡量的是模型寻找正例的能力,因为Precision和recall都是衡量寻找正例的指标。 下图是根据上文“混淆矩阵的真实示例”计算得到的常见评价指标: 六、其他评价指标 其他评价指标还包括:ROC-AUC、PR-AUC、AP等,具体内容可以阅读本文的续篇: 如果你看到了这里,说明你是一个真正的 machine learning 使用者。...
所以F-Score就是 Precision和 Recall的加权调和平均: 其中,当α = 1时,则 F-Score 即为F1: 当有多个类别时,我们对各个类别的F1-Score求均值,就是最后的F1-score 4、P-R Curve(精确率-召回率 曲线) 在P-R曲线中,横坐标是recall,纵坐标是precision。下图就是一个P-R曲线的例子: 5、ROC曲线,AUC面积(FP...
在文本分类任务中，评价指标对于衡量模型性能至关重要。本文将介绍五种常用的评价指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）以及两个用于评估分类性能的曲线：ROC曲线和AUC。准确率（Accuracy）衡量模型预测正确的比例，公式为：正确预测的样本数/总样本数。精确率...
7.PR-AUC:即以Precision和Recall为坐标轴,选取不同的阈值画线, AUC即曲线的面积,面积越大,Precision和Recall都越接近1,模型就越理想。 参考: 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么? ROC和AUC介绍以及如何计算AUC
5. F-Score 6. P-R Curve(P-R 曲线) 7. Area Under the Curve(AUC) 8. Average Precision(AP) 参考文献: 前文:https://www.cnblogs.com/odesey/p/16902836.html 介绍了混淆矩阵。本文旨在说明其他机器学习模型的评价指标。 回到顶部 1. 准确率(Accuracy-Acc) Acc=TP+TNTP+TN+FP+FN 显然,Acc 表示...
* 公式:F1 Score = 2 / (1/Accuracy + 1/Recall) 4. AUC-ROC(Area Under the Curve - Receiver Operating Characteristic): * AUC-ROC是ROC曲线下的面积,用于衡量分类模型的性能。 * 公式:AUC-ROC = 面积 / (P * N) * 其中,P是正例的比例,N是负例的比例。 5. AUPR(Area Under the Precision-...
F1-Score ROC曲线 P-R曲线 AUC面积 下面,通过著名的鸢尾花分类的例子来具体说明。 鸢尾花的特征有4个: Sepal Length(花萼长度) Sepal Width(花萼宽度) Petal Length(花瓣长度) Petal Width(花瓣宽度) 鸢尾花的种类有3种: Iris Setosa(山鸢尾) Iris Versicolour(杂色鸢尾) ...
所以在实际中常常需要根据具体情况做出取舍,例如对一般搜索的情况是在保证召回率的情况下提升准确率,而如果是疾病监测、反垃圾邮件等,则是在保证准确率的条件下,提升召回率。但有时候,需要兼顾两者,那么就可以用F-score指标。 ROC和AUC是评价分类器的指标。ROC是受试者工作特征曲线 receiver operating characteristic ...