PR曲线中的P代表的是precision(精准率),R代表的是recall(召回率),其代表的是精准率与召回率的关系,一般情况下,将recall设置为横坐标,precision设置为纵坐标。PR曲线常被用在信息提取领域,同时当我们的数据集中类别分布不均衡时我们可以用PR曲线代替ROC.PR曲线的横轴代表查全率,实际上就是真正率,纵轴代表查准率,表示...
PR 曲线只是一个图形,y 轴上有 Precision 值,x 轴上有 Recall 值。换句话说,PR 曲线在 y 轴上包含 TP/(TP+FN),在 x 轴上包含 TP/(TP+FP)。 需要注意的是,精度也称为正预测值 (PPV)。 召回率也称为灵敏度、命中率或真阳性率 (TPR)。 下图显示了样本 PR 和 ROC 曲线的并列。 我们建模人员希望...
ROC曲线,横轴是FPR、纵轴是TPR,变化值是阈值。 K-S曲线,又称作洛伦兹曲线。横轴是阈值、纵轴是TPR、FPR。 PR曲线,横轴是Recall,纵轴是Precision,变化值是阈值。 Lift曲线,提升指数曲线。 其中, 几种曲线形状展示: ROC曲线【参考图】 K-S曲线【参考图】 PR曲线 Lift曲线【参考图】... ...
ROC曲线就是我们从[0,1]设置一堆阈值,每个阈值得到一个(Presession,Recall)对,纵轴为Presession,横轴为Recall,把所有的(Presession,Recall)对对连起来就得到了PR曲线。 准确率和召回率 首先需要引入混淆矩阵的概念: 具体情况中分类器一共会得到4种结果: TP:分类器认为是正样本并且确实是正样本 FP:分类器认为...
取多个阈值T,即可得到一条PR曲线,通常具有这样的形状: 这里横轴是recall,纵轴是precision。我们的目标是获得同时具有高准确度和召回率的分类器,在图形上的表现是曲线与坐标轴围成的区域面积尽可能大。 编辑于 2022-11-09 20:31・IP 属地上海 机器学习 深度学习(Deep Learning)...
PR曲线实则是以precision(精准率)和recall(召回率)这两个变量而做出的曲线,其中recall为横坐标,precision为纵坐标。 一条PR曲线要对应一个阈值。通过选择合适的阈值,比如50%,对样本进行划分,概率大于50%的就认为是正例,小于50%的就是负例,从而计算相应的精准率和召回率。
PR曲线中的P代表的是precision(精准率),R代表的是recall(召回率),其代表的是精准率与召回率的关系,一般情况下,将recall设置为横坐标,precision设置为纵坐标。 P-R曲线怎么画? 在机器学习中,分类器往往输出的不是类别标号,而是属于某个类别的概率值,根据分类器的预测结果从大到小对样例进行排序,排在前面的是学...
红色的线和蓝色的线就分别是Query 1和2的Interpolated Recall-precision plot。然后对于整体系统,就可以平均一下Q1和Q2的结果,得到一个平均性能。 有了这个插值完的曲线,我们就可以对不同系统进行一个性能分析,如上图所示。图中的结论都很简单明了。
在PR曲线中,以Recall(貌似翻译为召回率或者查全率)为x轴,Precision为y轴。Recall与TPR的意思相同,而Precision指正确分类的正样本数占总正样本的比例。如下图: 绘制ROC曲线和PR曲线都是选定不同阈值,从而得到不同的x轴和y轴的值,画出曲线。例如,一个分类算法,找出最优的分类效果,对应到ROC空间中的一个点。通常...
"PR曲线"/"PR图":以査准率为纵轴、査全率为横轴作图,就得到了查准率-查全率曲线,即PR曲线。大致制作流程: 针对每一类,分别进行,比如类A,我们可根据学习器的预测结果对所有2m个测试样例在类A上进行排序: 排在前面的是学习器认为"最可能"是正例(类A)的样本; ...