ROC曲线是单调的而PR曲线不是(根据它能更方便调参),可以用AUC的值得大小来评价分类器的好坏(是否可以用PR曲线围成面积大小来评价呢?)。 正负样本的分布失衡的时候,ROC曲线保持不变,而PR曲线会产生很大的变化。 a)(b)分别是正反例相等的时候的ROC曲线和PR曲线 (c)(d)分别是十倍反例一倍正例的ROC曲线和PR曲线...
ROC曲线由于兼顾正例与负例,所以适用于评估分类器的整体性能,相比而言PR曲线完全聚焦于正例。 如果有多份数据且存在不同的类别分布,比如信用卡欺诈问题中每个月正例和负例的比例可能都不相同,这时候如果只想单纯地比较分类器的性能且剔除类别分布改变的影响,则ROC曲线比较适合,因为类别分布改变可能使得PR曲线发生变化...
PR和ROC曲线应用范围:1.当正负样本比例差不多的时候,两者区别不大。 2.PR曲线比ROC曲线更加关注正样本,而ROC则兼顾了两者。 3.AUC越大,反映出正样本的预测结果更加靠前。(推荐的样本更能符合用户的喜好) 4.当正负样本比例失调时,比如正样本1个,负样本100个,则ROC曲线变化不大,此时用PR曲线更加能反映出分类...
当出现不平衡数据集时,可以根据PR曲线表现出来的结果衡量一个分类器面对不平衡数据进行分类时的能力,从而进行模型的改进和优化。 ROC曲线: 全称:受试者工作特征曲线(the Receiver Operating Characteristic),诞生于军事领域,在医疗领域应用甚广 和PR曲线思想一样,只不过横轴和纵轴的指标不一样 纵轴:真阳性率(真正例率...
PR(Precision-Recall)曲线和ROC曲线类似,ROC曲线是FPR和TPR的点连成的线,PR曲线是准确率和召回率的点连成的线,如下图所示。 [图片上传失败...(image-ddf201-1591253838567)] 精确率和召回率的计算公式为: 精确率(Precision) 全部预测为1中实际标签为1的比率: ...
每次选取一个不同的threshold,我们就可以得到一组FPR和TPR,即ROC曲线上的一点。这样一来,我们一共得到了20组FPR和TPR的值,将它们画在ROC曲线的结果如下图: 3.3 ROC缺点: 数据中类别分布非常不均衡的时候,ROC就不再适用。下图(a)代表ROC曲线图(b)代表PR曲线,图中的曲线都来为同样的模型在一个非均衡测试集上...
pr曲线下方类似于roc曲线的下方面积AUC,但含义不一样。平均精确率(average precision)可以认为是pr曲线下方的近似面积,计算方式: ap = sum_i{(R_i-R-[i-1])*P_i} p_i的权重是前后2次的召回率之差,所有的权重之和等于1,这时ap其实是各个阀值下precision的加权平均值。
下图为ROC曲线示意图,因现实任务中通常利用有限个测试样例来绘制ROC图,因此应为无法产生光滑曲线,如右图所示。 绘图过程很简单:给定m个正例子,n个反例子,根据学习器预测结果进行排序,先把分类阈值设为最大,使得所有例子均预测为反例,此时TPR和FPR均为0,在(0,0)处标记一个点,再将分类阈值依次设为每个样例的预测...
在机器学习中,ROC(Receiver Operator Characteristic)曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度,但是当处理一些高度不均衡的数据集时,PR曲线能表现出更多的信息,发现更多的问题。 1.ROC曲线和PR曲线是如何画出来的? 在二分类问题中,分类器将一个实例的分类标记为是或否,这可以用一个混淆矩阵来表示。混淆矩...
ROC curve 横坐标为False Positive Rate(FPR假正率),纵坐标为True Positive Rate(TPR真正率)。一般情况下,这个曲线都应该处于(0,0)和(1,1)连线的上方。 在PR曲线中越左上凸越好 一共有下面两个步骤 1.1 排序 按照属于‘正样本’的概率将所有样本排序 1.2 描点 (1)从得分最高的第一个样本开始,如果将他的...