11-模型评估方式之准确率、召回率、F1-score、PR曲线、roc曲线是数据挖掘项目(3)的第88集视频,该合集共计93集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
机器学习模型的性能评估指标，包括准确率、召回率、精确率、F1分数、P-R曲线与AUC值，是衡量模型预测效果的关键工具。准确率指预测正确的样本占总样本的比例，公式为：正确预测数/总样本数。在多次训练或面对多分类任务时，需要综合考虑召回率（真正例率，公式为：真阳性数/(真阳性数+假阴性数)）和精...
ROC:Receiver Operating Characteristic,横轴:FPR(假正例率,在所有负例中,有多少被识别为正例),纵轴:TPR(真正例率,在所有正例中,有多少被识别为正例)TPR=\frac{TP}{TP+FN}(真正例率)\\ FPR = \frac{FP}{TN+FP} (假正例率) 与P-C曲线类似,在取不同阈值的时候,可以得到多个TPR与多个FPR,将其绘制...
ROC:Receiver Operating Characteristic,横轴:FPR(假正例率,在所有负例中,有多少被识别为正例),纵轴:TPR(真正例率,在所有正例中,有多少被识别为正例) 与P-C曲线类似,在取不同阈值的时候,可以得到多个TPR与多个FPR,将其绘制成一条曲线,即得到了ROC曲线。 (0,0)点:当阈值等于1时,即把所有样本都预测为反例...
ROC曲线中的主要两个指标就是真正率和假正率,上面也解释了这么选择的好处所在。其中横坐标为假正率(FPR),纵坐标为真正率(TPR),下面就是一个标准的ROC曲线图。 ROC曲线的阈值问题 与前面的P-R曲线类似,ROC曲线也是通过遍历所有阈值来绘制整条曲线的。如果我们不断的遍历所有阈值,预测的正样本和负样本是在不断...
最后得到一系列P、R值序列,就画出P-R曲线(如下图,不对应上面数据)。即P-R曲线是通过将阈值从高到低移动而生成。P-R曲线上一个点的含义是,在该阈值下,模型将大于该阈值的结果判定为正样本,小于该阈值的结果判定为负样本,此时返回结果对应的召回率和精确率。P-R 曲线越靠近右上角性能越好。F1score综合考虑...
P-R 曲线越靠近右上角性能越好。F1score综合考虑了P值和R值。 5.ROC曲线及其绘制/AUC及其计算/FPR/TPR ROC曲线用FPR(假正例率)作横轴,用TPR(真正例率)作纵轴 FPR:真实负样本被判定为正例的数量 占 全部真实负样本数量 的比例TPR:真实正样本被判定为正例的数量 占 全部真实正样本数量 的比例同样用上面的...
精确率(针对预测结果而言) =\(\frac{TP}{TP+FP}\) 召回率(针对原始样本而言) =\(\frac{TP}{TP+FN}\) F1 =\(\frac{2*精准率*召回率}{精准率+召回率}\) Roc曲线的横坐标为:假阳性率(FPR) =\(\frac{FP}{FP+TN}\) ROC曲线的纵坐标:真阳性率(TPR) =\(\frac{TP}{TP+FN}\)...
F1 =2∗精准率∗召回率精准率+召回率2∗精准率∗召回率精准率+召回率 Roc曲线的横坐标为:假阳性率(FPR) =FPFP+TNFPFP+TN ROC曲线的纵坐标:真阳性率(TPR) =TPTP+FNTPTP+FN 好文要顶关注我收藏该文微信分享 爱吃西瓜的菜鸟 粉丝-2关注 -1 ...
对准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、PR曲线、ROC曲线、F1 Score的理解 混淆矩阵 对于一个二分类问题,预测类别与实际类别有如下表的对应关系,又称为混淆矩阵。 准确率(Accuracy) 是系统最常见的评价指标,公式 ACCR=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN),其含义为,所有样本中预测正确样本(... ...