ROC曲线适用于评估分类器的整体性能,特别是当正负样本分布不平衡时,ROC曲线能够保持稳定性。AUC值越大,表示模型的整体性能越好。 二、PR曲线 1. 概念 PR曲线,全称Precision-Recall Curve(精确率-召回率曲线),是另一种用于评估分类模型性能的图形化工具。它以召回率(Recall)为横轴,精确率(Precision)为纵轴,通过在不...
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的值得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?)。 正负样本的分布失衡的时候,ROC曲线保持不变,而PR曲线会产生很大的变化。 a)(b)分别是正反例相等的时候的ROC曲线和PR曲线 (c)(d)分别是十倍反例一倍正例的ROC曲线和PR曲线...
不同点是ROC曲线使用了FPR,而PR曲线使用了Precision,因此PR曲线的两个指标都聚焦于正例。类别不平衡问题中由于主要关心正例,所以在此情况下PR曲线被广泛认为优于ROC曲线。 PR曲线的绘制与ROC曲线类似,PR曲线的AUC面积计算公式为: \sum_{n}(R_n-R_{n-1})P_n \\ 下面仍使用上面的数据集画图: def get_pr...
当出现不平衡数据集时,可以根据PR曲线表现出来的结果衡量一个分类器面对不平衡数据进行分类时的能力,从而进行模型的改进和优化。 ROC曲线: 全称:受试者工作特征曲线(the Receiver Operating Characteristic),诞生于军事领域,在医疗领域应用甚广 和PR曲线思想一样,只不过横轴和纵轴的指标不一样 纵轴:真阳性率(真正例率...
PR 曲线 PR曲线实则是以precision(精准率)和recall(召回率)这两个变量而做出的曲线,其中recall为横坐标,precision为纵坐标。 一条PR曲线要对应一个阈值。通过选择合适的阈值,比如50%,对样本进行划分,概率大于50%的就认为是正例,小于50%的就是负例,从而计算相应的精准率和召回率。
ROC曲线、PR曲线 在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图。 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像。ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现。由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征...
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。 首先理解这四个基本指标: ROC曲线中,是以FPR为x轴,TPR为y轴。 PR曲线中,以Recall为x轴,Precision为y轴。
PR(Precision-Recall)曲线和ROC曲线类似,ROC曲线是FPR和TPR的点连成的线,PR曲线是准确率和召回率的点连成的线,如下图所示。 [图片上传失败...(image-ddf201-1591253838567)] 精确率和召回率的计算公式为: 精确率(Precision) 全部预测为1中实际标签为1的比率: ...
(2)ROC曲线和PR曲线 R语言的ROCR绘制的图形: 代码: library(ROCR) a=read.table("toy.txt") a <- as.matrix(a) pred <- prediction(a[,1], a[,2]) perf <- performance(pred,"tpr","fpr") auc.tmp <- performance(pred,"auc") auc <- as.numeric(auc.tmp@y.values) auc <- ...
PR 曲线是以 Recall 为横轴,Precision 为纵轴;而 ROC曲线则是以 FPR 为横轴,TPR 为纵轴。 那么两者的关系是怎样的? 对比 The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves中证明了以下两条定理 定理1:对于一个给定的的数据集,ROC空间和PR空间存在一一对应的关系,因为二者包含完全一致的混淆矩阵。我们可以...