(4)虽然ROC曲线相比较于Precision和Recall等衡量指标更加合理,但是其在高不平衡数据条件下的的表现仍然过于理想,不能够很好的展示实际情况。 2、PR曲线:
PR曲线有助于解决这个问题。PR 曲线在 x 轴上具有召回值 (TPR),在 y 轴上具有精度 = TP/(TP+FP)。精度有助于突出检索结果的相关性,这在判断 IR 系统时更为重要。 PRC 和 ROC比较另一个例子 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),...
Preicision,也就是精确率,是针对预测结果而言的,表示预测为正的样本中,实际为正的比例。 Precision = TP/(TP+FP) Recall,也就是召回率,是针对实际情况而言的,表示实际为正的样本中,被预测为正的比例。 Recall = TP/(TP+FN) F1,是Precision和Recall的调和平均数,是Precision和Recall的加权平均数,用于综合评价...
PR 曲线在 x 轴上具有召回值 (TPR),在 y 轴上具有精度 = TP/(TP+FP)。精度有助于突出检索结果的相关性,这在判断 IR 系统时更为重要。 PRC 和 ROC比较另一个例子 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...
Precision,Recall,以及Accuracy Precision和Recall Precision其实就是在识别出来的图片中,True positives所占的比率: 其中的n代表的是(True positives + False positives),也就是系统一共识别出来多少照片 。 Recall 是被正确识别出来的个数与测试集中所有的个数的比值: ...
查准率、查全率又是精确率(precision)、召回率(recall)F1度量,F1-score越高,说明分类模型越稳健准确率(accuracy) = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) A把C全部包住,A优于C。与P-R曲线使用查准率、查全率为纵、横轴不同,ROC曲线的纵轴是"真正例率" (True Positive Rate,简称 TPR),横轴是 ...
机器学习中的评价指标(一)-Accuracy、precision、Recall、F1 Score、ROC Curve、PR Curve、AUC 跑完分类模型(Logistic回归、决策树、神经网络等),我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标,如ACC、ROC、AUC等,我们下面对各个评估指标逐一说明。 在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出...
2、PR曲线: 即,PR(Precision-Recall)曲线。 举个例子(例子来自Paper:Learning from eImbalanced Data): 假设N_c>>P_c(即Negative的数量远远大于Positive的数量),若FP很大,即有很多N的sample被预测为P,因为FPrate=FPNcFP_{rate}=\frac{FP}{N_c}FPrate=NcFP,因此FP_rate的值仍然很小(如果利用...
04 PR,F1,mAP "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; ...
可以根据PR曲线中P(precision)的公式,R(recall)的公式,根据ROC曲线中R(recall)的公式,误检率(FPR)的公式来理解,这里不细说了。 AUC area under curve。定义为ROC曲线下的面积。然因为这个面积的计算比较麻烦。所以大牛们总结出了下面的等价的计算方法。 假设一组数据集中,实际有M个正样本,N个负样本。那么正负...