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...
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...
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...
以乳腺癌数据集为例,我们可以使用逻辑回归分类器来绘制ROC曲线和PRC曲线,并计算AUC值和PR-AUC值。通过比较这两个指标,我们可以发现,在乳腺癌数据集中,由于正负样本数量相对平衡,ROC-AUC和PR-AUC都提供了较好的评估结果。然而,当我们将数据集划分为不平衡数据集(如正负样本比例为1:10)时,PR-AUC更能准确地反映分...
其中,ROC-AUC曲线与PRC曲线作为两种重要的评估工具,广泛应用于分类模型的性能评估中。本文将深入浅出地探讨这两种曲线的原理、绘制方法及其在实际应用中的价值。 一、ROC-AUC曲线:模型性能的全面审视 1. ROC曲线的定义 ROC曲线,全称为Receiver Operating Characteristic Curve(接收者操作特征曲线),是一种用于评估二分类...
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...
此图为PRC, precision recall curve,原理类似 ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持不变。而Precision-Recall曲线会变化剧烈,故ROC经常被使用。 【AUC】 AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,完全随机的二分类器的AUC为0.5,虽然在不同的阈值下有不同的FPR和TPR...
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...