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。 通过观察precision和recall曲线,我们可以得到一些有用的信息。首先,我们可以根据曲线的形状来判断模型的性能。如果曲线呈现出一个陡峭的下降趋势,说明...
与ROC曲线相比,Precision-Recall曲线更加适用于不平衡数据集和关注分类器的准确性和召回率的问题。 Precision(精确率)和Recall(召回率)是两个基本的分类器性能指标。其中,Precision指分类器预测为正例的样本中,实际为正例的比例;Recall指实际为正例的样本中,被分类器预测为正例的比例。两者的计算公式如下: Precision...
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...
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曲线的绘制是一样的,在不同的阈值下得到不同的Precision、Recall,得...
Precision-Recall曲线,简称P-R曲线,其横轴是召回率,纵轴是精确率。下面举例说明其绘制方法。在机器学习中分类器往往输出的不是类别标号,而是属于某个类别的概率值,根据分类器的预测结果从大到小对样例进行排序,逐个把样例加入正例进行预测,算出此时的P、R值。
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...
一、Precision - Recall 的平衡 1)基础理论 调整阈值的大小,可以调节精准率和召回率的比重; 阈值:threshold,分类边界值,score > threshold 时分类为 1,score < threshold 时分类为 0; 阈值增大,精准率提高,召回率降低;阈值减小,精准率降低,召回率提高; ...
当数据中存在类不平衡现象时可以使用ROC曲线来评估模型的性能。 在实际的数据集中,经常出现类不平衡现象,即负样本比正样本多很多(或者相反),而且测试集中的样本分布也可能随时间变化,ROC曲线在此时可以发挥很好的作用。 下图是 ROC 曲线和 Precision-Recall 曲线的对比:...
Precision(精确率):在边缘检测中精确率表示机器生成的边界像素是真实边界像素的概率。 Recall(召回率):在边缘检测中召回率表示检测到真实边界像素占所有真实边界像素的概率。 二、PR曲线:精确率——召回率曲线 边缘检测得到的edge probability map结果,并不是二值的矩阵。每个矩阵元素,即对应图像中的像素是否为边缘上...