简述pr曲线统计量的含义 PR曲线是一种评估二元分类器性能的重要工具，通过考虑分类器的真正例率（True Positive Rate，TPR）和假正例率（False Positive Rate，FPR）来评估分类器的性能。在PR曲线中，x轴表示FPR，y轴表示真正例率（TPR）。精准率（Precision）和召回率（Recall）是PR曲线中的两个关键统计量。精准...
AUC 是 Area Under Curve 的简称,顾名思义,它表示的是“ROC曲线下的面积”。AUC 就是 ROC 曲线下的面积总和,该值能够量化反映分类算法的性能。 计算AUC 的值并不复杂,只需要沿着 ROC 曲线的横轴做积分(或累加求和)即可。通常,ROC 曲线都位于 y=x 这条线的上方(如果不是这样的,只需要把模型预测概率 P 反...
亲，PR曲线统计量全称为PageRank(网页级别)。它是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法。在揉合了诸如Title标识和Keywords 标识等所有其它因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的网页在搜索结果中另网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。
3、ROC曲线(真正利率TPR和假正利率FPR) 有了前面的解释,搞懂TPR和FPR就不难了 直接上表达式: ROC曲线则是以这两个值为横纵坐标画出的曲线: 由于一般情况下的样本是离散的,所以一般来说ROC曲线的形状是类似于右图的”锯齿状“ 呈现这种锯齿状的特征是由于ROC曲线在绘制的过程中,是一个点一个点画的。 模拟一...
如果一条曲线完全“包住”另一条曲线,则前者性能优于另一条曲线。 PR曲线发生了交叉时:以PR曲线下的面积作为衡量指标,但这个指标通常难以计算 使用“平衡点”(Break-Even Point),他是查准率=查全率时的取值,值越大代表效果越优 BEP过于简化,更常用的是F1度量: F 1 = 2 ∗ P ∗ R P + R = 2 ∗...
如上就是ROC曲线的动机。 ROC空间将假正例率(False Positive Rate, 简称FPR)定义为 X轴,真正例率(True Positive Rate, 简称TPR)定义为 Y 轴。这两个值由上面四个值计算得到,公式如下: TPR:在所有实际为正例的样本中,被正确地判断为正例之比率。
频率
若需求曲线富有弹性,其确切的含义是价格上升会引起( )A.购买者购买量的下降B.购买者购买量的增加 C.购买者总支出的增加 D.购买者总支出的减少