题外话:对很多机器学习初学者来说,本来二分类问题的模型评估其实很简单,无非就是预测结果对了,或者预测结果错了,但是围绕这个结果衍生出来了很多指标(准确率、精确率、查准率、查全率、真阳性率、假阳性率、ROC、AUC、PRC、KS、F1……),加上绕来绕去的概念,很多人无法很快对其进行快速理解,本文尝试以图文结合的方式...
AUC(Area Under Curve,曲线下面积):即ROC下面的面积,其可以用于衡量这个分类器的优劣。面积等于0.5随机猜,AUC越大,分类器越好。 PRC(Precision Recall Curve,准确召回率曲线),相关性评价: 数据库里有500条记录,其中50个是相关的(正样本),你通过一个检索,返回了75个你认为相关,其中只有45个是真正相关的;那么在...
一个PRC曲线的例子为 Recall越大、Precision越大表明模型效果越好,此时PRC曲线靠近右上角,AUC值也越大。与ROC-PRC不同的是,Precision受样本不平衡的影响,相应的PRC也会因此形状变化。因此,在样本数据量比较大时,ROC会比较稳定,一般选择ROC-AUC来评价模型是较为合适的。而当阈值确定时,Precision、Recall、F1-score都...
ROC/AUC/PR解读 :我们最直观的有两种计算AUC的方法1:绘制ROC曲线,ROC曲线下面的面积就是AUC的值2:假设总共有(m+n)个样本,其中正样本m个,负样本n个,总共有m×n个样本对,计数,正样本...间隔的曲线,遇到负样本就沿横轴绘制一个刻度,直到遍历完所有样本,最终曲线停在(1,1)点,ROC曲线绘制完成。 PR曲线和ROC...
一、ROC-AUC曲线:模型性能的全面审视 1. ROC曲线的定义 ROC曲线,全称为Receiver Operating Characteristic Curve(接收者操作特征曲线),是一种用于评估二分类模型性能的图形化工具。它通过绘制不同分类阈值下的真正例率(TPR,也称召回率或灵敏度)与假正例率(FPR,或1-特异性)来展示模型的诊断能力。 2. 如何绘制ROC...
0.5 < AUC < 1,优于随机猜测。这个分类器(模型)妥善设定阈值的话,能有预测价值。 AUC = 0.5,跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。 AUC < 0.5,比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测,因此不存在AUC < 0.5的情况。
面对不平衡数据的应用:ROC-AUC在面对不平衡数据时,由于考虑了FPR,可能会相对较好地平衡正负样本的影响。而PR-AUC对于不平衡数据集更为敏感,当正负样本数量差异较大时,PR-AUC能够更好地反映分类器的性能。 应用场景:ROC-AUC适用于不论样本分布如何,都希望分类器在正负样本上具有较好性能的场景。例如,在医学诊断中,...
AUC值越接近1,表示模型的分类性能越好。此外,ROC曲线在处理不平衡数据时可能表现不佳,而PRC曲线则能更好地应对这种情况。 PRC与ROC在国际上的地位与影响 在机器学习和数据科学领域,PRC和ROC都是非常重要的性能评估工具。它们被广泛应用于分类模型的性能评估中,帮助数据科学家和工程师优化模型参...
KS曲线（Kolmogorov-Smirnov）则用于衡量模型区分正负类的能力，曲线越陡峭，区分能力越强。PRC曲线（Precision-Recall Curve）直观呈现精确率与查全率的折衷，是评估模型在不同召回率下精确度的指标。AUC面积（Area Under Curve）表示ROC曲线下的面积，数值越大，模型性能越好。Gini系数（Gini coefficient）评估...
最后，我们来到了AUC面积（Area Under Curve），它是ROC曲线下的面积，直观地反映了模型区分正负样本的能力。Gini系数（Gini coefficient），虽然并非直接针对分类，但它在衡量数据不平等程度时，也能间接反映模型的性能。而F1分数，这个全能战士，是精确率和召回率的和谐统一，它寻找的是两者之间的最佳契合...