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...
对于欺诈检测、疾病识别和YouTube视频推荐等任务。它们有着类似的数据不平衡的本质，因为正样本很少。如果我们模型的用户能更快地找到他们需要结果就能节省很多时间。也就是说，正样本的分数是关键。而AUPRC正好捕获了这一需求，而ROC-AUC没有做到这一点。ROC-AUC 具有很好的概率解释（[2] 中提到了其他等效解释，[4...
题外话:对很多机器学习初学者来说,本来二分类问题的模型评估其实很简单,无非就是预测结果对了,或者预测结果错了,但是围绕这个结果衍生出来了很多指标(准确率、精确率、查准率、查全率、真阳性率、假阳性率、ROC、AUC、PRC、KS、F1……),加上绕来绕去的概念,很多人无法很快对其进行快速理解,本文尝试以图文结合的方式...
AUC值越大,表示模型性能越好。具体来说,AUC值接近1表示模型能够很好地将正例与负例区分开来;AUC值为0.5则表示模型性能与随机猜测无异;AUC值小于0.5则表明模型性能甚至不如随机猜测。 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...
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...
Recall越大、Precision越大表明模型效果越好,此时PRC曲线靠近右上角,AUC值也越大。与ROC-PRC不同的是,Precision受样本不平衡的影响,相应的PRC也会因此形状变化。因此,在样本数据量比较大时,ROC会比较稳定,一般选择ROC-AUC来评价模型是较为合适的。而当阈值确定时,Precision、Recall、F1-score都可以用来评价模型...
ROC/AUC/PR解读 :我们最直观的有两种计算AUC的方法1:绘制ROC曲线,ROC曲线下面的面积就是AUC的值2:假设总共有(m+n)个样本,其中正样本m个,负样本n个,总共有m×n个样本对,计数,正样本...间隔的曲线,遇到负样本就沿横轴绘制一个刻度,直到遍历完所有样本,最终曲线停在(1,1)点,ROC曲线绘制完成。 PR曲线和ROC...
PRC曲线（Precision-Recall Curve）直观呈现精确率与查全率的折衷，是评估模型在不同召回率下精确度的指标。AUC面积（Area Under Curve）表示ROC曲线下的面积，数值越大，模型性能越好。Gini系数（Gini coefficient）评估模型预测值与实际结果的排序一致性，其值在0到1之间，值越大表示排序效果越好。F1分数...
F1(计算公式略)当P和R接近就也越大,一般会画连接(0,0)和(1,1)的线,线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1(光滑的情况下),此时的F1对于PRC就好象AUC对于ROC一样。一个数字比一条线更方便调模型。 四、ROC曲线和AUC AUC是现在分类模型,特别是二分类模型使用的主要离线评测指标之一。相比于准确率、召回...
欢迎来到模型评估的世界，对于初学者来说，看似复杂的二分类问题其实蕴含着清晰的逻辑。在这个领域，我们有如迷宫般的指标：准确率、精确率、查准率、查全率、真阳性率、假阳性率、ROC曲线、AUC面积、PRC曲线、KS曲线和F1分数，但别让它们吓到你。本文将用最直观的方式，逐一解析这些指标的内涵，帮助你...