二、PRC曲线:精确率与召回率的权衡 1. PRC曲线的定义 PRC曲线,即Precision-Recall Curve(精确率-召回率曲线),是另一种用于评估分类模型性能的图形化工具。它通过绘制召回率(Recall)与精确率(Precision)之间的关系来展示模型在区分正例时的性能。 2. 如何绘制PRC曲线 绘制PRC曲线的基本步骤如下: 计算精确率和召回...
PRC曲线,即精确度召回率曲线(Precision-Recall Curve),是以精确度为纵轴,召回率为横轴绘制的曲线。精确度(Precision)又称查准率,是预测为正例的样本中真正为正例的比率。PRC曲线下的面积(PR-AUC)同样用于衡量分类器在不同阈值下的预测性能。 与ROC曲线相比,PRC曲线更关注正例的预测准确性。在主要关心正例的预测准...
PRC曲线(Precision-Recall Curve) AUC面积 (Area Under Curve) Gini系数 (Gini coefficient ) F1 上面我们介绍了精确度和召回率两个概念,但在实际建模过程中,这两个指标往往是此消彼长的,所以想要找到二者之间的一个平衡点,我们就需要一个新的指标:F1分数。F1分数同时考虑了查准率和查全率,让二者同时达到最高,取...
P-R曲线¶ P-R曲线又叫做:PRC 图2 PRC曲线图 根据预测结果将预测样本排序,最有可能为正样本的在前,最不可能的在后,依次将样本预测为正样本,分别计算当前的精确率和召回率,绘制P-R曲线。 F1 值 $\quad F1=\dfrac{2PR}{P+R}\quad\quad$ TPR $TPR=\dfrac{TP}{TP+FN}$ 真正例率,与召回率相同 F...
AUC(Area Under Curve,曲线下面积):即ROC下面的面积,其可以用于衡量这个分类器的优劣。面积等于0.5随机猜,AUC越大,分类器越好。 PRC(Precision Recall Curve,准确召回率曲线),相关性评价: 数据库里有500条记录,其中50个是相关的(正样本),你通过一个检索,返回了75个你认为相关,其中只有45个是真正相关的;那么在...
Area Under ROC Curve,ROC曲线下的面积: 敏感性 敏感性或者灵敏度(Sensitivity,也称为真阳性率)是指实际为阳性的样本中,判断为阳性的比例(例如真正有生病的人中,被医院判断为有生病者的比例),计算方式是真阳性除以真阳性+假阴性(实际为阳性,但判断为阴性)的比值(能将实际患病的病例正确地判断为患病的能力,即患...
Area Under ROC Curve,ROC曲线下的面积: 敏感性 敏感性或者灵敏度(Sensitivity,也称为真阳性率)是指实际为阳性的样本中,判断为阳性的比例(例如真正有生病的人中,被医院判断为有生病者的比例),计算方式是真阳性除以真阳性+假阴性(实际为阳性,但判断为阴性)的比值(能将实际患病的病例正确地判断为患病的能力,即患...
Area Under ROC Curve,ROC曲线下的面积: 敏感性 敏感性或者灵敏度(Sensitivity,也称为真阳性率)是指实际为阳性的样本中,判断为阳性的比例(例如真正有生病的人中,被医院判断为有生病者的比例),计算方式是真阳性除以真阳性+假阴性(实际为阳性,但判断为阴性)的比值(能将实际患病的病例正确地判断为患病的能力,即患...
三、精度-召回率曲线PRC curve 下面是两个场景: 1. 地震的预测 对于地震的预测,我们希望的是RECALL非常高,也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以牺牲PRECISION。情愿发出1000次警报,把10次地震都预测正确了;也不要预测100次对了8次漏了两次。
Area Under ROC Curve,ROC曲线下的面积: 敏感性 敏感性或者灵敏度(Sensitivity,也称为真阳性率)是指实际为阳性的样本中,判断为阳性的比例(例如真正有生病的人中,被医院判断为有生病者的比例),计算方式是真阳性除以真阳性+假阴性(实际为阳性,但判断为阴性)的比值(能将实际患病的病例正确地判断为患病的能力,即患...