在评价一个二分类的机器学习分类器好坏的时候,我们通常有Accuracy、Precision、Recall、F1 Score等指标可以选择。本文就介绍一下这些指标的定义和使用场景。 一、混淆矩阵 (一)混淆矩阵的介绍 在介绍评价指标之前,我们首先要介绍一下混淆矩阵(confusion matrix)。混淆矩阵本身是对于预测结果的一个粗略评价,可以让我们对预...
当模型的召回率高时,模型能够尽量捕捉到所有的正样本,尽量避免将正样本误分类为负样本的情况。 F1分数综合了精准率和召回率,因此是一个很好的衡量模型性能的指标。高F1分数意味着模型在精准率和召回率之间取得了很好的平衡。 通过混淆矩阵和这些指标,我们可以更全面地了解模型的性能,从而进行模型的调优和改进。 领取...
F1分数综合了精准率和召回率,因此是一个很好的衡量模型性能的指标。高F1分数意味着模型在精准率和召回率之间取得了很好的平衡。 通过混淆矩阵和这些指标,我们可以更全面地了解模型的性能,从而进行模型的调优和改进。
但通常情况下,我们可以根据他们之间的平衡点,定义一个新的指标:F1分数(F1-Score)。F1分数同时考虑精确率和召回率,让两者同时达到最高,取得平衡。F1分数表达式为 上图P-R曲线中,平衡点就是F1值的分数。 6.Roc、AUC曲线 正式介绍ROC和AUC之前,还需要再介绍两个指标,真正率(TPR)和假正率(FPR)。 真正率(TPR)...
(一)混淆矩阵 混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。下面给出二分类的混淆矩阵 如上表,可以将结果分为四类: * 真正(True Positive, TP):被模型分类正确的正样本; * 假负(False Negative, FN):被模型分类错误的正样本;
而为了修正准确率的“均匀投票”在某些场景下的缺陷,我们将引入混淆矩阵、召回率、精确度、F1-Score 等指标来完善模型评估指标体系,而为了更好的评估模型整体分类效力,我们将引入 ROC-AUC 等指标,此外我们还将介绍用于模型结果代价衡量和辅助判别最佳阈值的 K-S 曲线。
F1 Score F1Score=2×Precision×RecallPresision+Recall F1 Score用于衡量精确度和召回率之间的平衡,作为评估标准更加全面。 适用于评估类别不平衡的情况。 F1 Score相当于 Precision 和 Recall的调和平均数 F1Score=2TP2TP+FP+FN 调和平均数 (Harmonic mean)经常被用与分子相同、分母不同的场合,将分母调成平均数...
每个类别下的f1-score,计算方式如下: 通过对第三步求得的各个类别下的F1-score求均值,得到最后的评测结果,计算方式如下: Confusion Matrix 混淆矩阵 混淆矩阵的每一列代表了预测类别,每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目;每一行代表了数据的真实归属类别,每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列...
这里我介绍数据分析的两个评估指标,F1 score跟ROC曲线,在介绍F1 score跟ROC曲线之前,我们要先了解以下概念: 混淆矩阵 准确率 精准率 召回率 混淆矩阵 什么是混淆矩阵,我们来看下图: i混淆矩阵 注意,在上图中,蓝点是阳性,红点是阴性。 一般从医学角度说,阳性(positive),代表有病或者有病毒,阴性(negative),代表...
fromsklearn.metricsimportf1_scoreprint(f1_score(labels, predictions)) 混淆矩阵 混淆矩阵是一个表示真正例、假正例、真反例和假反例数的矩阵。 假设我们正在处理以下数据: #实际值labels = [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1]# 预测值predictions = [0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0] ...