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...
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+FNAcc=TP+TN+FP...
ML和DL算法评估(Precision/Recall/F1 score/Specificity/ROC/AUC/AP)总结 机器学习和深度学习算法评估 为了包含尽可能多的性能指标,我们这里只讨论二分类(0/1)问题,比较常见的性能指标包括但不仅限于Precision、Recall(又称为Sensitivity)、Accuracy,F1 score(f1),Specificity,ROC,AUC,AP(mAP),下面我们讨论一下这些...
F1 score 是精确率和召回率的调和平均数只有当精确率和召回率二者都非常高的时候,它们的调和平均才会高。如果其中之一很低,调和平均就会被拉得接近于那个很低的数。取值(0,1],越接近1越好 公式: 1F1=12×1Precision×1Recall——> F1=2×Precision×RecallPrecision+Recall 六、ROC和AUC (1)ROC(Receiver ...
文章目录 1. P-R(Precision-Recall)曲线 F1 score 2. 平方根误差的局限性 3. ROC曲线 ROC曲线绘制 4. AUC predict Positive predict Negative real Positive TP FN num of real positive=npn_pnp real Negative FP TN num of real negati... ...
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 ...
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。
3、F1-Score(精确率和召回率的调和平均数) 4、P-R Curve(精确率-召回率 曲线) 5、ROC曲线,AUC面积(FPR - FPR 曲线) 附:代码 1、基本属性:TP、TN、FP、FN 分类的结果有的四个基本属性,其他各种属性都是在此基础上计算而来的。 TP(True Positive, 真正):将好西瓜预测为好西瓜, 即预测答案正确 ...
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...
很多时候需要对自己模型进行性能评估,对于一些理论上面的知识我想基本不用说明太多,关于校验模型准确度的指标主要有混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1 score。另外还有P-R曲线以及AUC/ROC,这些我都有写过相应的理论和具体理论过程: 机器学习:性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线 ...