TP:预测为1,实际为1,预测正确。 FP:预测为1,实际为0,预测错误。 FN:预测为0,实际为1,预测错误。 TN:预测为0,实际为0,预测正确。 2.准确率 首先给出准确率(Accuracy)的定义,即预测正确的结果占总样本的百分比,表达式为 虽然准确率能够判断总的正确率,但是在样本不均衡的情况下,并不能作为很好的指标来衡量...
调整分类器阈值得到一个经过(0, 0)和(1, 1)的曲线。曲线越靠近左上角越好。同时，AUC（Area Under roc Curve）是衡量ROC曲线好坏的量化指标，其值是处于ROC曲线下方的面积大小，AUC的取值范围通常为0.5~1之间，较大的AUC代表较好的分类效果。
AUC（Area under ROC curve）是ROC曲线下的面积，用于衡量模型在各种阈值下的性能。AUC值范围为0到1，值越高表示模型性能越好。宏平均（Macro-averaging）和微平均（Micro-averaging）是处理多分类问题时计算F1值的两种方法。宏平均计算每个类别的F1值并取平均值，而微平均则是将所有样本合并计算。混淆矩...
特异度 = P(X=0 | Y=0) 从上面三个公式看到:如果我们先以实际结果为条件(召回率,特异度),那么就只需考虑一种样本,而先以预测值为条件(精准率),那么我们需要同时考虑正样本和负样本。所以先以实际结果为条件的指标都不受样本不平衡的影响,相反以预测结果为条件的就会受到影响。 2. ROC(接受者操作特征曲线...
ssh client key-exchange{dh_group14_sha1|dh_group1_sha1|dh_group_exchange_sha1|dh_group_exchange_sha256|ecdh_sha2_nistp256|ecdh_sha2_nistp384|ecdh_sha2_nistp521|sm2_kep|dh_group16_sha512|curve25519_sha256}* 为保证更好的安全性,建议使用安全性更高的dh_group16_sha512密钥交换算法。
2. 两个ROC曲线相交--->利用ROC曲线下的面积(AUC,area under ROC curve,是一个数值)进行比较 3. KS曲线,KS值---学习器将正例和反例分开的能力,确定最好的“截断点” KS曲线和ROC曲线都用到了TPR,FPR。KS曲线是把TPR和FPR都作为纵坐标,而样本数作为横坐标。 作图步骤: 1. 根据学习器的预测结果(注意,...
ROC曲线上的每个点，横坐标是假阳性率，纵坐标是真阳性率，就像导航图，帮你找到在精度和召回率之间的最佳平衡点。KS曲线（Kolmogorov-Smirnov）则是另一种衡量分类器性能的方式，特别关注数据分布的相似度。PRC曲线（Precision-Recall Curve）则聚焦在精确度与召回率的权衡上，展示了不同阈值下模型的表现...
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，但相对面积更大，更靠近左上角的曲线代表着一个更加稳健的二分类器。同时针对每一个分类器的ROC曲线，又能找到一个最佳的概率切分点使得自己关注的指标达到最佳水平。【AUC的...
我们假设X为预测值,Y为真实值。那么就可以将这些指标按条件概率表示: 精准率 = P(Y=1 | X=1) 召回率 = 灵敏度 = P(X=1 | Y=1) 特异度 = P(X=0 | Y=0) 从上面三个公式看到:如果我们先以实际结果为条件(召回率,特异度),那么就只需考虑一种样本,而先以预测值为条件(精准率),那么我们需要...
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...