所以precision-recall curve是从左上角出发,往右下角延伸的曲线。 优劣 根据【2】,在样本class分布不均衡的情况下,看precision-recall curve比看roc curve更好,因为roc curve没有考虑到样本的分布。而precision-recall,比如如【2】中的setting,99%都是0。那么在threshold移动的过程中,precision很容易出现断崖式下滑。...
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...
(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: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...
1.1 ROC与AUC ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,ROC曲线称为受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve),AUC(Area Under Curve)是ROC曲线下的面积。在计算ROC曲线之前,首先要了解一些基本概念。在二元分类模型的预...
第一个框,预测正确,此时precision就是1,recall是1/5=0.2. 到第三个框,预测错误,此时precision是2/3=0.67,recall是2/5=0.4, 。。。 这样,我们可以得到一系列recall对应的precision,画出它的P-R曲线。这里又一个对precision进行修正的过程,也就是下图的绿色折线。将每个Recall r对应的precision,修正为recall大于...
而在其他情况下，可能更注重精确度，例如在疾病诊断中，希望尽可能准确地预测疾病的存在。 通过绘制召回率-精确度曲线（Recall-PrecisionCurve）或计算F1分数（F1-Score）等综合指标，可以更全面地评估SVM模型在不同阈值下的性能。这些指标可以帮助我们选择最优的模型参数或决策阈值，以达到最佳的性能权衡。
`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 ...
AUC是一个模型评价指标,用于二分类模型的评价。AUC是“Area under Curve(曲线下的面积)”的英文缩写,而这条“Curve(曲线)”就是ROC曲线。 为什么要用AUC作为二分类模型的评价指标呢?为什么不直接通过计算准确率来对模型进行评价呢?答案是这样的:机器学习中的很多模型对于分类问题的预测结果大多是概率,即属于某个类别...
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(绿线比红线好)。F1(计算公式略)当P和R接近就也越大,一般会画连接(0,0)和(1,1)的线,线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1(光滑的情况下),此时的F1对于PRC就好象...
2、精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy) 3、F1-Score(精确率和召回率的调和平均数) 4、P-R Curve(精确率-召回率 曲线) 5、ROC曲线,AUC面积(FPR - FPR 曲线) 附:代码 1、基本属性:TP、TN、FP、FN 分类的结果有的四个基本属性,其他各种属性都是在此基础上计算而来的。