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...
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...
AUC（Area Under Curve）的值为ROC曲线下面的面积，若如上所述模型十分准确，则AUC为1。但现实生活中...
第一个点，(0,1)，即FPR=0, TPR=1，这意味着FN（false negative）=0，并且FP（false positive）=...
分类是机器学习中比较常见的任务,对于分类任务常见的评价指标有准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1 score、ROC 曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)等 这篇文章将结合 sklearn 对准确率、精确率、召回率、F1-score 进行讲解 ...
从0%-100%之间选取任意细度的阈值分别获得FPR和TPR,对应在图中,得到的ROC曲线,阈值的细度控制了曲线的阶梯程度或平滑程度。 一个没有过拟合的二分类器的ROC应该是梯度均匀的,如图紫线 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...
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...
用于分析二分类模型，主要体现在ROC曲线。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。
ROC曲线越“陡峭”,越接近理想结果:最大化真阳性率和最小化假阳性率。即图中左上角是“理想”点-假阳性率为0,真阳性率为1。 ROC曲线下的面积(Area Under the Roc Curve,AUC)计算从(0,0)到(1,1)的整个ROC曲线下的二维区域的面积,AUC越大越好。
The F1 score can be interpreted as a weighted average of the precision and recall, where an F1 score reaches its best value at 1 and worst score at 0. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18#!/usr/bin/env python ...