Precision-Recall曲线是以Recall为横坐标,以Precision为纵坐标的曲线。在不同的分类器阈值下,计算出不同的Precision和Recall值,然后将这些值绘制成一条曲线。曲线越接近右上角,分类器的性能越好。 Precision-Recall曲线的优点在于,它能够在不考虑样本数量的情况下,更好地反映分类器在不平衡数据集中的性能。在不平衡数...
不同点:ROC曲线是单调的而PR曲线不是(根据它能更方便调参),可以用AUC值的大小来评价分类器的好坏(是否可以用PR曲线围成面积大小来评价呢?)。正负样本的分布不平衡时,ROC曲线形状基本保持不变,而PR曲线一般会产生剧烈的变化。 下图(a)和(b)分别是正反例相等的时候的ROC曲线和PR曲线, (c)和(d)分别是十倍反...
1、ROC曲线:ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是以假正率(FP_rate)和真正率(TP_rate)为轴的曲线,ROC曲线下面的面积我们叫做AUC,如下图所示: 图片根据Paper:Learning from eImbalanced Data画出 其中: T P r a t e = T P P c TP_{rate}=\frac{TP}{P_c} TPrate=PcTP, F P ...
一个可能的方案是绘制 Precision-Recall 曲线,理论上这个曲线越靠近右上角,越说明模型的性能好。 ROC 曲线和 AUC 另外一个常常用于评价分类器性能的工具是ROC 曲线,和 Precision-Recall 不同,我们计算另外两个指标 TPR 和 FPR。 TPR = TP/(TP+FN),表示实际为正的样本中,被预测为正的比例,所以就是 Recall。
在precision和recall曲线中,我们通常会关注两个重要的点:P点和R点。P点是指当recall为1时的precision值,即模型能够找到所有相关文档的能力。R点是指当precision为1时的recall值,即模型能够找到所有检索结果的能力。通常情况下,我们希望模型能够同时具备较高的precision和recall值,即曲线能够尽可能地靠近左上角。 通过...
让我们简单了解一下什么是 Precision-Recall 曲线。 在P-R曲线中,Precision为横坐标,Recall为纵坐标。在ROC曲线中曲线越凸向左上角约好,在P-R曲线中,曲线越凸向右上角越好。P-R曲线判断模型的好坏要根据具体情况具体分析,有的项目要求召回率较高、有的项目要求精确率较高。P-R曲线的绘制跟ROC曲线的绘制是一...
Precision和Recall曲线是通过在不同阈值下计算Precision和Recall值来绘制的。具体的步骤如下: 1.首先,我们需要得到模型对每个样本的预测结果以及其对应的真实标签。这可以通过使用训练好的模型对测试集进行预测来实现。 2.然后,我们根据预测结果和真实标签计算出不同阈值下的Precision和Recall值。 3.最后,我们将得到的Pr...
ROC曲线是一个画在二维平面上的曲线,横坐标是FPR(负样本中错分的比例),纵坐标是TPR(正样本中正确分类的比例)。对某个分类器而言,根据其在测试样本上的表现可以得到一个(FPR,TPR)点对,调整分类时使用的阈值,可以得到一个曲线,就是ROC曲线。一般情况下,这个曲线应该处于对角线的上方(对角线代表的是一个随机分类...
PR曲线会面临一个问题,当需要获得更高recall时,model需要输出更多的样本,precision可能会伴随出现下降/不变/升高,得到的曲线会出现浮动差异(出现锯齿),无法像ROC一样保证单调性。所以,对于正负样本分布大致均匀的问题,ROC曲线作为性能指标更鲁棒。 PRC曲线的优势 ...
AP就是Precision-recall曲线下面的面积,通常来说一个越好的分类器,AP值越高。 mAP是多个类别AP的平均值。这个mean的意思是对每个类的AP再求平均,得到的就是mAP的值,mAP的大小一定在[0,1]区间,越大越好。该指标是目标检测算法中最重要的一个。 AP曲线: 将各个框的评分从大到小排...