一、概念解释 PR_AUC:Precision-Recall曲线是以Precision为纵轴,Recall(也称为True Positive Rate)为横轴绘制的曲线。PR_AUC是Precision-Recall曲线下的面积,用于衡量分类器在不同阈值下的预测性能。 ROC_AUC:ROC曲线是以False Positive Rate(FPR)为横轴,True Positive Rate(TPR,即Recall)为纵轴绘制的曲线。ROC_AUC...
PR曲线的横坐标为召回率R,纵坐标为查准率P,绘制步骤如下: 1. 将预测结果按照预测为正类概率值排序; 2. 将概率阈值由1开始逐渐降低,按此顺序逐个把样本作为正例进行预测,每次可以计算出当前的P,R值; 3. 以P为纵坐标,R为横坐标绘制点,将所有点连成曲线后构成PR曲线。 PR曲线示意图 3、如何利用PR曲线对比算...
PR_AUC：指PR曲线下的面积。通过在 [0, 1] 范围内选取阈值 (threshold) 来计算对应的 Precision和 ...
在看到的几个项目中都是用AUC来评价分类器的好坏,而不是使用精确率,召回率,F1值,请问这是什么原因呢?他们各自有什么优缺点和使用场景啊?首先交代下专业名词: 准确率 - accuracy 精确率 - precision 召回率 - recall F1值 - F1-score ROC曲线下面积 - ROC-AUC (area under curve) PR曲线下面积 - PR-AUC...
R语言 PR AUC越高 r语言计算auc值 什么是AUC? AUC的定义是ROC曲线下的面积,实际意义为模型打分时将正例分数排在反例前面的概率。ROC曲线一般都会处于0.5-1之间,所以auc一般是不会低于0.5的,0.5为随机预测的auc。 什么是ROC曲线? ROC中文名为:受试者操作特征(receiver operating characteristic curve),源于二战...
瞎聊机器学习——PR曲线、ROC曲线、AUC ROC曲线 什么是ROC曲线? ROC曲线经常作为评估二分类的重要指标,其起源于军事领域,全称叫做receiver operating characteristic curve。 ROC曲线是二维平面内的曲线,其横坐标为假阳性率(FPR),纵坐标为真阳性率(TPR)他们的计算方法如下:...
0x03 什么时候选择PR,什么时候选择ROC? 本质上,第一问中的差异在于ROC和PR关注的点是不一样的。ROC是同时关注对正负样本,PR只关注正样本。这个不难理解,因为TPR是衡量正样本,FPR是衡量负样本。但是,Precision和Recall都是衡量的正样本。 举例来说,对于预测癌症,我们会更喜欢PR,因为我们希望尽可能准的同时,尽可...
plt.title("PR 曲线") plt.legend(loc="lower left") plt.show() 6.3 其他评估指标(如 Precision、Recall)与 ROC/AUC 的关系 除了ROC/AUC 和 PR 曲线,其他常用的评估指标还有: 准确率(Accuracy):表示被正确分类的样本占总样本的比例。 查准率(Precision):表示在所有被预测为正类的样本中,实际为正类的比例...
FPR=FPFP+TNFPR=FPFP+TN 阳性似然比(Positive Likelihood Ratio (LR+)): LR+=TPRFPR=Sensitivity1−SpecificityLR+=TPRFPR=Sensitivity1−Specificity 阴性似然比(Negative Likelihood Ratio (LR−)): LR−=FNRTNR=1−SensitivitySpecificityLR−=FNRTNR=1−SensitivitySpecificity ...