但这个值不方便计算,综合考虑精度与召回率一般使用F1函数或者AUC值(因为ROC曲线很容易画,ROC曲线下的面积也比较容易计算)(参考链接: ) 曲线下的面积越大,或者说曲线更接近右上角(precision=1, recall=1),那么模型就越理想,越好。 六. ROC曲线: 什么是:全称为接受者操作特征(Receiver Operating Characteristic, ...
一般情况下,召回率和精确率是针对某一个类别说的,比如正类别的Recall,负类别的Recall等。如果你是10分类,那么可以有1这个类别的Precision,2这个类别的Precision,3这个类别的Recall等。而没有类似全部数据集的Recall或Precision这种说法。 通常对于二分类,我们说正类的recall和precision。 补充:在信息检索领域,精确率和...
如果我们希望recall高,那么极端情况下,我们只要无脑把所有的样本都预测为垃圾邮件,那么此时我们的recall就可以高达100%,但是此时precision相应的只有10%。 我们发现,如果仅仅看recall或者precision中的一个,有可能会在不知情的情况下走向极端;而Accuracy又会受到不平衡样本的影响。那有没有一个万能指标,既能兼顾recall和...
与F1-score不同的是,AUC值并不需要先设定一个阈值。ROC-AUC不仅可以用来评价模型优劣,通过分析ROC曲线得形状特点还可以帮助分析模型,这在之后将专门写一篇博客来说明。 6.PRC-AUC PRC与ROC类似,包括曲线的绘制方式,不同的是PRC的横轴是Recall,纵轴是Precision。一个PRC曲线的例子为 Recall越大、Precision越大表明模...
F1对Precision和Recall都进行了加权 把precision 和reacall 代入有: 三、ROC曲线、AUC值 1.ROC曲线。接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,ROC曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。下图是ROC曲线例子 横坐标:1-Specificity,伪正类率(False positi...
Recall = TP/(TP+FN) F1分数 由于Precision和Recall是一对Tradeoff,因此我们可以通过F1来对二者进行综合 F1 = (2×Precision×Recall) / (Precision+Recall) 以上四个指标在大多数场景下足以对分类模型做出准确的评估,但如果碰到一些特殊情况,那么上述指标的评估结果可能就会出现偏差,比如:当样本数据中的负样本占比...
准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、AUC、ROC的理解,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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(FPR - FPR 曲线) 真正率(True Positive Rate, TPR) 公式:TPR = TP / (TP+FN) 定义:表示当前被正确分到正样本中真实的正样本/ 所有正样本的比例; ...
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
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同,所以一般情况下推荐使用英文。