如ROC曲线所示,连接对角线的面积刚好是0.5,对角线的含义也就是随机判断预测结果,正负样本覆盖应该都是50%。另外,ROC曲线越陡越好,所以理想值是1,即正方形。所以AUC的值一般是介于0.5和1之间的。AUC评判标准可参考如下 0.5-0.7:效果较低。 0.7-0.85:效果一般。 0.85-0.95:效果很好。 0.95-1:效果非常好。
特异度 = P(X=0 | Y=0) 从上面三个公式看到:如果我们先以实际结果为条件(召回率,特异度),那么就只需考虑一种样本,而先以预测值为条件(精准率),那么我们需要同时考虑正样本和负样本。所以先以实际结果为条件的指标都不受样本不平衡的影响,相反以预测结果为条件的就会受到影响。 2. ROC(接受者操作特征曲线...
计算F1分数:F1分数是精确率和召回率的调和平均值,用于综合考虑分类器的性能。公式为: 评估结果:根据准确率、召回率和F1分数来评估分类器的性能。通常情况下,准确率越高越好,但也要考虑其他两个指标。例如,在某些应用中,高召回率可能更重要(如医疗诊断中的癌症检测),而在其他应用中,高精确率可能更重要(如垃圾邮件...
召回率recall就是上述说到的TPR 3、TPR与TNR的延伸——AUC值 为了更好的衡量ROC所表达结果的好坏,Area Under Curve(AUC)被提了出来,简单来说就是曲线右下角部分占正方形格子的面积比例。该比例代表着分类器预测精度。 4、召回率与准确率的延伸——F1值 准确率和召回率是互相影响的,理想情况下肯定是做到两者都...
这种情况下,我们可以换成精确率、召回率、F1值来衡量模型的能力。 1.3精确率Precision 在所有预测为1的样本中,真实标签也为1的样本的占比。 精确率又叫查准率,衡量模型对预测的正样本的准确程度。精确率越高,说明在被预测为正的样本中,真实标签也为正的概率越大。 表达式为: Precision=TPTP+FP 精确率和准确...
精确度(预测多少是对的)和召回率(就是在预测对的在所有正样本中所占比例)定义: 用F1参数去权衡:一般F1值较高的模型,模型性能较好。 其他形式的F评判标准: 说通俗的就是,准确率就是找的对,召回率就是找得找得全(PR曲线)。 评估指标 PrecisionScore,平均精确率分数)。不同模型的AP分数,在一定程度上反映模型...
F1值是精确率与召回率的调和平均数,用于平衡二者关系。若模型精确率70%、召回率60%,F1值约为64.7%。当任务既要求减少误报又需降低漏检时,F1值能更全面评估模型表现。例如客服工单分类任务,既要避免将紧急工单误判为普通问题(需高精确率),又要确保所有紧急工单都被识别(需高召回率),此时F1值可作为核心指标。 相...
机器学习中——常见二元分类性能指标(准确率、精确率、召回率、F1值、ROC AUC得分),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
F1得分是精确率和召回率的调和平均值,取值范围从0(表现差)到1(表现好)。它综合考虑了精确率和召回率,提供了一个更全面的评价标准。所以,在选择评价指标时,我们需要根据具体的数据集和任务来决定使用哪个指标。如果样本分布不均衡,F1得分可能是一个更好的选择。0 0...
本来是对的:即真实值为1的数量=TP+FN 你召回了多少对的:TP Recall=TP/(TP+FN) 5、 F1值: 精确率越高越好,召回率越高越好。 下边式子(2)可以由式子(1)推导出来 从(1)看出,Recall不变时,Precision越大,1/Precision越小,从而F1越大。 同理: Precision不变时,Recall越大,1/Recall越小,从而F1越大。