“宁放过一万,不错拿一个”,“疑罪从无”,分类阈值较高 ● 所以在建模实操当中,我们不可避免的要对查全率和查准率两者进行权衡。权衡的方式之一,就是对两者进行调和平均,即F值。 问题: 某一家互联网金融公司风控部门的主要工作是利用机器模型抓取坏客户。互联网金融公司要扩大业务量,尽量多的吸引好客户,此时风控...
`precision_recall_curve`是scikit-learn库中的一个函数,用于计算二元分类器的精度-召回率曲线。以下是其实现的基本原理: 1.基础概念: Precision:预测为正例的样本中真正为正例的比例。计算公式为:TP / (TP + FP),其中TP是真正例,FP是假正例。 Recall:所有真正例中被正确预测为正例的比例。计算公式为:TP ...
我们的算法,命名为“Precision-Recall Curve分类树”,或者简称为“PRC分类树”,修改了树构建的两个关键阶段。第一阶段是在节点变量选择中最大化精度-召回曲线下的面积。第二阶段是最大化召回率和精度(F-measure)的调和平均值以进行阈值选择。我们发现提议的 PRC 分类树及其后续扩展,PRC 随机森林,特别适用于类别不...
weighted: 对于不均衡数量的类来说,计算二分类metrics的平均,通过在每个类的score上进行加权实现。 micro:给出了每个样本类以及它对整个metrics的贡献的pair(sample-weight),而非对整个类的metrics求和,它会每个类的metrics上的权重及因子进行求和,来计算整个份额。 Micro-averaging方法在多标签(multilabel)问题中设置,...
micro:给出了每个样本类以及它对整个metrics的贡献的pair(sample-weight),而非对整个类的metrics求和,它会每个类的metrics上的权重及因子进行求和,来计算整个份额。Micro-averaging方法在多标签(multilabel)问题中设置,包含多分类,此时,大类将被忽略。 samples:应用在multilabel问题上。它不会计算每个类,相反,它会在...