我们可以通过PR曲线来观察在recall多大的时候,precision开始加速下降。这样我们可以利用PR曲线来选择最佳的threshold。 PR-AUC 和ROC-AUC一样,我们可以计算PR曲线下方的面积,以此来描述模型的表现。我们可以将PR-AUC看作是为每个Recall阈值计算的Precision的平均值。 什么时候用PR-AUC? 1.当我们想要和模型使用者讨论我们...
PR曲线,即Precision-Recall曲线,是评估分类模型性能的一种直观方式。Precision(精确率)指的是在所有预测为正例的样本中,真正为正例的比例;Recall(召回率)则是指所有实际为正例的样本中,被预测为正例的比例。PR曲线以Recall为横坐标,Precision为纵坐标,通过绘制不同阈值下的Precision和Recall值,形成一条曲线。 实际...
ROC,AUC,PR 1.召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线这些基本概念 这个是今天的重点,传统机器学习里面也是很重要的一点,刚好可以重新学习一下,像AUC其实它就是一个用来评判你的一个模型的准确率的,因为在普通的正确率中,会因为样本的不平衡,而正确率也会跟着改变受到影响! 今天就来彻底搞懂什么是AUC,什么是...
PR-AUC 与 ROC-AUC 相关术语解释: 真正例率 (true positive ratio) :TPR=TPTP+FNTPR=TPTP+FN,表示的是所有正例中被预测为正例的比例 假正例率 (false positive ratio):FPR=FPFP+TNFPR=FPFP+TN,表示所有负例中被错误地预测为正例的比例 精确度 (precision):P=TPTP+FPP=TPTP+FP,表示所有预测为正的样...
AUC ROC PR曲线 ROC曲线: 横轴:假阳性率 代表将负例错分为正例的概率 纵轴:真阳性率 代表能将正例分对的概率 AUC是ROC曲线下面区域得面积。 与召回率对比: AUC意义: 任取一对(正、负)样本,把正样本预测为1的概率大于把负样本预测为1的概率的概率。基于上述,AUC反映的是分类器对样本的排序能力,如果进行...
PR曲线与ROC曲线都是机器学习中性能评估的重要指标,本文主要讲这两个曲线。 预备知识 熟悉基础定义TP, FN, FP, TN。 理解主要评估指标概念Precision, Recall, FNR, FPR, TPR, TNR等。 示例数据 样本编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 真实类别 P P P P P P N N N N 预测-1 样本编号 1 2 3 ...
如何利用PR曲线对比性能: 如果一条曲线完全“包住”另一条曲线,则前者性能优于另一条曲线。 PR曲线发生了交叉时:以PR曲线下的面积作为衡量指标,但这个指标通常难以计算 使用“平衡点”(Break-Even Point),他是查准率=查全率时的取值,值越大代表效果越优 ...
PR_AUC和ROC_AUC的区别有:1、概念解释;2、面对不平衡数据的应用;3、应用场景不同;4、敏感性和稳健性。Precision-Recall曲线是以Precision为纵轴,Recall为横轴绘制的曲线。ROC曲线是以False Positive Rate(FPR)为横轴,True Positive Rate(...
PR曲线与ROC曲线都是机器学习中性能评估的重要指标,本文主要讲这两个曲线。 预备知识 熟悉基础定义TP, FN, FP, TN。 理解主要评估指标概念机器学习-基础知识 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score, Balanced F Score等。 示例数据 样本编... ...
模型评估【PR|ROC|AUC】 这里主要讲的是对分类模型的评估。 1、准确率(Accuracy) 准确率的定义是:【分类正确的样本】 / 【总样本个数】,其中分类正确的样本是不分正负样本的 优点:简单粗暴 缺点:当正负样本分布不均衡的情况(假设一种极端情况,正样本1个,负样本99个),此时即使一个比较差的模型(只会将所用...