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 F P r a t e = F P N c FP_{rate}=\frac{FP}{N_c} FPrate=NcFP,因此FP_rat...
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...
PR曲线和ROC曲线有什么联系和不同:相同点:首先从定义上PR曲线的R值是等于ROC曲线中的TPR值。都是用来评价分类器的性能的。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...
按照顺序1,2,3,...,M1,2,3,...,M截取,计算每次截取所获得的recall 和 precision:recall=tpNrecall=Ntp,precision=tptp+fpprecision=tp+fptp。 这样得到MM个recall和precision的点,便可以画出PR曲线了。 计算AP值 由上面得到了PR曲线,即得到了MM个(P,R)坐标点,利用这些坐标点我们便可以计算出AP(av...
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...
目标检测提取外轮廓 目标检测precision recall曲线 文章目录 一、Precision(精确率)与Recall(召回率) 二、PR曲线:精确率——召回率曲线 三、 OIS、ODS、AP的计算 1. ODS 2. OIS 3. AP 四、代码实现 1. 注意数据类型 2. NMS 3. 指标测量 4. 关于对比实验多PR曲线图的绘制...
在机器学习中,ROC(Receiver Operator Characteristic)曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度,但是当处理一些高度不均衡的数据集时,PR曲线能表现出更多的信息,发现更多的问题。 1.ROC曲线和PR曲线是如何画出来的? 在二分类问题中,分类器将一个实例的分类标记为是或否,这可以用一个混淆矩阵来表示。混淆矩...
由于并不知道PR曲线对应的函数不能用积分进行求解,因此只能采用近似的方法来求得曲线与轴所围成的面积。对于 P-R AUC值的计算一般来说有两种方式:矩形规则和梯形规则。 矩形规则 主要思想是将轴上连续两个值之间与曲线围成的区域看成是一个矩形,然后依次累加所有矩形的面积得到PR AUC,如图所示。 计算公式为: AP...
Precision-Recall曲线下的面积(AUC-PR)是一种常用的评估指标,它可以衡量分类器在不同阈值下的性能。 AUC-PR的计算方法如下: 1.首先,根据不同概率阈值计算Precision和Recall的值。 2.然后,使用这些值在Precision-Recall曲线上进行绘图,形成一条曲线。 3.最后,计算该曲线下的面积,即AUC-PR的值。 AUC-PR的值越...
怎么看深度学习目标检测的PR(查准率-查全率 precision-recall)曲线?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。