因此,PR曲线越向右上角凸越好。 我们可以通过PR曲线来观察在recall多大的时候,precision开始加速下降。这样我们可以利用PR曲线来选择最佳的threshold。 PR-AUC 和ROC-AUC一样,我们可以计算PR曲线下方的面积,以此来描述模型的表现。我们可以将PR-AUC看作是为每个Recall阈值计算的Precision的平均值。 什么时候用PR-AUC?
模型的提升在 ROC-AUC 的坐标轴上体现非常小,FPR 从 0.1 降低到 0.01,而在 PR 曲线上 P 从 0.074 增加到 0.444。虽然在数值的倍数上看,FPR 是提高了 100 倍,更大,但是体现在曲线上,由于其数量级太小,并不会给人观感上提升的感觉;相反,PR-AUC 上的数量级比 ROC-AUC 大得多,有着肉眼可见的提升。所以...
PR_AUC对于不平衡数据集更为敏感,当正负样本数量差异较大时,PR_AUC能够更好地反映分类器的性能。 ROC_AUC在面对不平衡数据时,由于考虑了FPR,可能会相对较好地平衡正负样本的影响。 三、应用场景不同 PR_AUC适用于在关注正类样本较多的情况下,例如搜索引擎的结果排序等场景,更关注模型在预测为正类的样本中的准确...
连接以上 5 个点,得到上图中红色点划线,显然,此曲线下的面积等于 1,是 ROC-AUC 所能取到的最大值,这个例子对应的模型就是我们理想中的模型,所有正例对应的模型输出都大于负例的模型输出。绿色实现代表了某个我们训练的这是模型,其 ROC-AUC 值介于 0-1 之间。 PR-AUC 的构造和上述过程基本一致,只是需要再...
本文简明扼要地介绍了机器学习中的PR曲线、ROC曲线以及AUC值的基本概念、计算方法及其在模型评估中的重要作用,为非专业读者提供了易于理解的技术指南。
如何利用PR曲线对比性能: 如果一条曲线完全“包住”另一条曲线,则前者性能优于另一条曲线。 PR曲线发生了交叉时:以PR曲线下的面积作为衡量指标,但这个指标通常难以计算 使用“平衡点”(Break-Even Point),他是查准率=查全率时的取值,值越大代表效果越优 ...
模型评估【PR|ROC|AUC】 这里主要讲的是对分类模型的评估。 1、准确率(Accuracy) 准确率的定义是:【分类正确的样本】 / 【总样本个数】,其中分类正确的样本是不分正负样本的 优点:简单粗暴 缺点:当正负样本分布不均衡的情况(假设一种极端情况,正样本1个,负样本99个),此时即使一个比较差的模型(只会将所用...
所以在面对不平衡数据集的时候，ROC-AUC 貌似并不是最佳的选择，PR-AUC 更能体现出模型的性能提升。所以当类别相对来说较均衡时，可以使用 ROC-AUC，当类别极其不均衡时使用 PR-AUC 较好。那为什么不只使用 PR-AUC 呢？ROC-AUC 对于分类模型来说存在的意义是什么？看了许多文章多采用一个说法：从...
参考性能评估之PR曲线与ROC曲线。 ROC曲线 ROC曲线英文’receiver operating characteristic curve’,直译为“接受者操作特性曲线”,又称为感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。 ROC曲线是在...
简介:瞎聊机器学习——PR曲线、ROC曲线、AUC ROC曲线 什么是ROC曲线? ROC曲线经常作为评估二分类的重要指标,其起源于军事领域,全称叫做receiver operating characteristic curve。 ROC曲线是二维平面内的曲线,其横坐标为假阳性率(FPR),纵坐标为真阳性率(TPR)他们的计算方法如下: ...