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...
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...
一个完美的分类器的AUC为1.0,而随机猜测的AUC为0.5,显然AUC值在0和1之间,并且数值越高,代表模型的性能越好 七. 宏平均(Macro-averaging)和微平均(Micro-averaging): 用途:用于多个类别的分类 宏平均:把每个类别都当作正类计算一下precision,recall,f1然后求和求平均 微平均:把每一个类别都当作正类,微平均不再...
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
* 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-...
AUC area under curve。定义为ROC曲线下的面积。然因为这个面积的计算比较麻烦。所以大牛们总结出了下面的等价的计算方法。 假设一组数据集中,实际有M个正样本,N个负样本。那么正负样本对就有M*N种。 AUC的值等同于在这M*N种组合中,正样本预测概率大于负样本预测概率的组合数所占的比例。
F1值(F1-score) F1值是个综合考虑precision值和recall值的指标。 多类别分类时,有宏平均(macro-average)和微平均(micro-average)两种。 宏平均是指先对每个类别单独计算F1值。取这些值的算术平均值作为全局指标。这种方式平等地对待每个类别,所以其值主要受稀有类别的影响,更能体现模型在稀有类别上的表现。 微平均...
AUC指的是ROC曲线下方的面积(Area Under Curve)。我们在ROC曲线图中经常会看到一条连接原点与\((1,1)\)的辅助线,这条线其实就代表了随机预测模型的性能,其AUC值为0.5。ROC 曲线越陡越好,所以AUC的理想值就是 1,一个正方形,而最差的随机判断都有 0.5,所以一般 AUC 的值会介于 0.5 到 1 之间 ...