本文介绍另外两个指标:ROC-AUC和PR-AUC。 ROC曲线 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线的全称是受试者工作特征曲线。ROC曲线最早在二战期间用在电子工程和雷达工程中,用于军事目标检测。后来也被用在心理学、医学、机器学习等领域的模型效果评估。 它的纵坐标为TPR(true positive rate),也称为真正例率,表示...
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 ...
ROC&PR曲线使用场景 (1)如果想兼顾正例与负例,则选用ROC曲线;如果在类别不平衡中,或者更看重正例的场景中比如推荐信息检索,则选用PR曲线 (2)如果有多份数据且存在不同的类别分布,比如信用卡欺诈问题中每个月正例和负例的比例可能都不相同,这时候如果只想单纯地比较分类器的性能且剔除类别分布改变的影响,则RO...
ROC_AUC在面对不平衡数据时,由于考虑了FPR,可能会相对较好地平衡正负样本的影响。 三、应用场景不同 PR_AUC适用于在关注正类样本较多的情况下,例如搜索引擎的结果排序等场景,更关注模型在预测为正类的样本中的准确率。 ROC_AUC适用于不论样本分布如何,都希望分类器在正负样本上具有较好性能的场景,如医学诊断中希望...
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...
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...
1. ROC-AUC 与 PR-AUC 定义及计算 ROC,Receiver Operation Characteristics AUC,Area Under Curve ROC-AUC 指的是 ROC 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 TPR 和 FPR,最终将所有点连起来构成 ROC 曲线。 一个没有任何分类能力的模型,意味着 TPR 和 FPR 将会相等 (所...
推荐系统的评估相关的知识比重在整个推荐系统的知识框架中占比不大,但是其重要程度不言而喻,因为采用的评价指标直接影响到了推荐系统的优化方向是否正确。评价指标主要用于评价推荐系统各方面的性能,按照应用场景可以分为离线评估和线上测试。其中离线评估的主要方法包括Holdout检验、交叉检验、留一验证、自助法等,评价指...
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 ...
最差情况下，模型预测结果对于真实类别的区分能力弱，导致AUC接近0.5。若AUC小于0.5，通过取反预测类别，可得到AUC大于0.5的模型。2、PR曲线与AP PR曲线同样通过设置阈值将预测值分类为1或0，不同之处在于其关注点落在正例上。召回率（查全率）和精准率（查准率）分别为TPR和FPR的定义。PR曲线展示...