因此如果你发现你的不平衡任务类似于检索任务,强烈建议考虑 AUPRC。 总结 尽管ROC-AUC 包含了许多有用的评估信息,但它并不是一个万能的衡量标准。我们使用 ROC-AUC 的概率解释进行了实验来支持这一主张并提供了理论依据。AUPRC 在处理数据不平衡时可以为我们提供更...
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...
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...
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...
AUC面积：ROC曲线下的面积，直观地反映了模型区分正负样本的能力。AUC值越大，模型性能越好。PRC曲线：展示了不同阈值下，精确率与召回率的权衡关系。它聚焦在精确度与召回率的平衡上。KS曲线：衡量分类器性能的一种方式，特别关注数据分布的相似度。KS值越大，说明正负样本分布差异越大，模型性能越好。F...
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...
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...
首先交代下专业名词: 准确率 - accuracy 精确率 - precision 召回率 - recall F1值 - F1-score ROC曲线下面积 - ROC-AUC (area under curve) PR曲线下面积 - PR-AUC ROC/AU...精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么? 作者:邓小乔 链接:https://www.zhihu.com/question/30643044/answer...
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...
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...