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_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 ...
什么是PR曲线,作用是什么 PR曲线、ROC曲线用于评估二分类预测算法的优劣。在类别不平衡问题中体现出比传统指标更好的作用。 混淆矩阵:混淆矩阵就是预测结果的一种可视化方法,二分类问题的混淆矩阵如下:预测 \…
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: 上式中: P:真实的正样本的数量 N:真实...
准确和召回评价的是两个不同的方面,不好比较,个人感觉在召回方面,工业界比学术界关注得更多。F1是对两者的综合。ROC和AUC是一回事,通常用于二分类的评价,AUC用得比较多的一个重要原因是,实际环境中正负样本极不均衡,PR曲线无法很好反映出分类器性能,而ROC受此影响小。
在ROC空间,ROC曲线越凸向左上方向效果越好。与ROC曲线左上凸不同的是,PR曲线是右上凸效果越好。 ROC和PR曲线都被用于评估机器学习算法对一个给定数据集的分类性能,每个数据集都包含固定数目的正样本和负样本。而ROC曲线和PR曲线之间有着很深的关系。
ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不...
我正在尝试寻找一个类似于 ROCAUC 计算但在 PRAUC 中更有效的包。作为参考,我试图在 1 秒内计算大约 1300 万行。与
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...
所以如果绘制这两个点,其中FPR =TPR =1和FPR =TPR =0,你会发现这两个点在对角线上。注意对角线的方程是FPR = TPR。他的含义是,如果模型对不同的截止点表现出这样的行为,我们可以保证不会因为损失而抵消你所赚的钱。 为了得到一个比随机模型更好、更接近上帝模型的模型,我们希望TPR在大多数截断点上大于FPR...