再说PRC, precision recall curve。和ROC一样,先看平滑不平滑(蓝线明显好些),在看谁上谁下(同一测试集上),一般来说,上面的比下面的好(绿线比红线好)。F1(计算公式略)当P和R接近就也越大,一般会画连接(0,0)和(1,1)的线,线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1(光滑的情况下),此时的F1对于PRC就好象...
召回率是覆盖面的度量,度量有多个正例被分为正例,recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive,可以看到召回率与灵敏度是一样的。 7、综合评价指标(F-Measure)P和R指标有时候会出现的矛盾的情况,这样就需要综合考虑他们,最常见的方法就是F-Measure(又称为F-Score)。 F-Measure是Precision和Recall加权调和平均: 当参数...
事实上,模型在一个类别c上的准确度-召回率曲线(Precision-Recall Curve, PR Curve)是这样一条曲线,取不同的阈值T,当样本x属于该类别的概率在T之上时,分类器认为x属于该类别;依据这样的规则,可以确定以T为阈值时,模型在类别c上的准确度和召回率。取多个阈值T,即可得到一条PR曲线,通常具有这样的形状: 这里横轴...
比如阈值0.9,只有第一个样本被我判断为正例,那么我的查准率precision就是100%,但是查全率recall就是10%。 阈值0.1,所有样本都被我判断为正例,查全率是100%,查准率就是50% 最后我能得到若干对precision,recall值(P,R) : (1, 0.1),… ,(0.5,1),将这若干对花在图上,再连接起来就是这个pr曲线了 参考:https...
机器学习性能度量指标(precision、recall、PR曲线、F1、ROC、AUC、IOU、mAP),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
AUC(Area Under ROC Curve) auc其实就是ROC曲线围成的面积!! 在两个分类器的ROC曲线交叉的情况下,无法判断哪个分类器性能更好,这时可以计算ROC曲线下面积AUC,作为性能度量,面积越大则越好。 为什么使用Roc和Auc评价分类器 既然已经这么多标准,为什么还要使用ROC和AUC呢?因为ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负...
2.Precision-Recall Curve(参考:https://blog.csdn.net/HackerTom/article/details/89425729) importmatplotlib.pyplotaspltdefpr_curve(qB,rB,qL,rL,ep,task,topK=-1):n_query=qB.shape[0]iftopK==-1ortopK>rB.shape[0]:# top-K 之 K 的上限topK=rB.shape[0]# Gnd = (np.dot(qL, rL.transpose...
这就说明PR曲线在正负样本比例悬殊较大时更能反映分类的性能。 3.AUC AUC(Area Under Curve)即指曲线下面积占总方格的比例。有时不同分类算法的ROC曲线存在交叉,因此很多时候用AUC值作为算法好坏的评判标准。面积越大,表示分类性能越好。
可以看出TPR和Recall的形式是一样的,就是查全率了,FPR就是保证这样的查全率你所要付出的代价,就是把多少负样本也分成了正的了。 对比PR图和ROC图 AUC Area Under Curve AUC就是ROC曲线下方的面积。可以知道,TPR越大的情况下,FPR始终很小,才是好的,那么这条曲线就是很靠近纵轴的曲线,那么下方面积就大。所以AUC...
分类性能评估指标 — 理论篇 — TP、TN、FP、FN,precision、recall、F1、PR曲线,sensitivity、specificity,FPR、TPR、ROC曲线,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。