P-R曲线的绘制跟ROC曲线的绘制是一样的,在不同的阈值下得到不同的Precision、Recall,得到一系列的点,将它们在P-R图中绘制出来,并依次连接起来就得到了P-R图。两个分类器模型(算法)P-R曲线比较的一个例子如下图所示: 2.3 ROC与P-R对比 从公式计算中可以看出,ROC曲线中真阳性率TPR的计算公式与P-R曲线中的...
Precision:查准率,即在检索后返回的结果中,真正正确的个数占整个结果的比例。 公式:P = TP / (TP + FP) Recall:查全率,即在检索结果中真正正确的个数,占整个数据集(检索到的和未检索到的)中真正正确个数的比例 公式:R = TP / (TP + FN) F score,也叫F measure,是两个判断依据的权衡,用一个标准来...
P-R曲线的绘制跟ROC曲线的绘制是一样的,在不同的阈值下得到不同的Precision、Recall,得到一系列的点,将它们在P-R图中绘制出来,并依次连接起来就得到了P-R图。两个分类器模型(算法)P-R曲线比较的一个例子如下图所示: 2.3 ROC与P-R对比 从公式计算中可以看出,ROC曲线中真阳性率TPR的计算公式与P-R曲线中的...
F1分数 如果我们把精确率(Precision)和召回率(Recall)之间的关系用图来表达,就是下面的PR曲线: PR曲线 可以发现他们俩的关系是「两难全」的关系。为了综合两者的表现,在两者之间找一个平衡点,就出现了一个 F1分数。 F1=(2×Precision×Recall)/(Precision+Recall) ROC曲线、AUC曲线 ROC 和 AUC 是2个更加复杂...
(3)Recall(召回率)公式: 你认为正确的占所有正确的比例 Tradeoff 会让准确率和召回率顾此失彼 (4)F1_score(precision和recall的综合平均[调和平均数]) 既可以兼顾precision又可以兼顾recall。F1_score越高说明precision和recall达到了一个很高的平衡点。 4 tradeoff 上图为precision和recall的关系曲线。 5 ROC曲线...
查准率(precision)和查全率(recall)分别对应着上述的两种比例。 考虑二分类的问题,一个样本在一次检测中会有四种情况的出现: 这个样本本身是正样本,检测出来也是正样本 这个样本本身是正样本,但是检测出来是负样本 这个样本本身是负样本,检测出来也是负样本
机器学习面试常考知识之准确率(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。
精确率(Precision):Precision=TP(TP+FP)Precision=TP(TP+FP)预测出来的1中,真正为1的比例 召回率(Recall):Recall=TP(TP+FN)Recall=TP(TP+FN)真正的1中,被预测为1的比例 准确率(Accuracy):Accuracy=(TP+TN)(TP+FN+FP+TN)Accuracy=(TP+TN)(TP+FN+FP+TN)所有样本中能被正确识别为0或者1的概率 ...
Precision 越高意味着模型对 “预测为 Positive ” 的判断越可信。 回到顶部 3. 查全率/召回率(Recall) R=TPTP+FNR=TP+FNTP 从公式可以看出,Recall 从 真实标签为 Positive 出发,计算 模型预测为 Positive 且预测正确(TP) 占真实的所有 Positive 样本(TP+FN) 的比例。 Recall 越高越好,越高意味着模型对 “...
Precision、Recall、F-measure、Accuracy的计算 1、AUC的计算 AUC是一个模型评价指标,用于二分类模型的评价。AUC是“Area under Curve(曲线下的面积)”的英文缩写,而这条“Curve(曲线)”就是ROC曲线。 为什么要用AUC作为二分类模型的评价指标呢?为什么不直接通过计算准确率来对模型进行评价呢?答案是...