F1分数 如果我们把精确率(Precision)和召回率(Recall)之间的关系用图来表达,就是下面的PR曲线: 可以发现他们俩的关系是「两难全」的关系。为了综合两者的表现,在两者之间找一个平衡点,就出现了一个 F1分数。 F1=(2×Precision×Recall)/(Precision+Recall) ROC曲线、AUC曲线 ROC 和 AUC 是2个更加复杂的评估指...
上面的指标说明也是出自这篇文章:《一文让你彻底理解准确率,精准率,召回率,真正率,假正率,ROC/AUC》 1. 灵敏度,特异度,真正率,假正率 在正式介绍 ROC/AUC 之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的选择也正是 ROC 和 AUC 可以无视样本不平衡的原因。这两个指标分别是:灵敏度和(1- 特异度),也叫做真正...
ROC 曲线中的主要两个指标就是真正率和假正率, 上面也解释了这么选择的好处所在。其中横坐标为假正率(FPR),纵坐标为真正率(TPR),下面就是一个标准的 ROC 曲线图。 ROC 曲线的阈值问题 与前面的 P-R 曲线类似,ROC 曲线也是通过遍历所有阈值 来绘制整条曲线的。如果我们不断的遍历所有阈值,预测的正样本和负...
F1分数 如果我们把精确率(Precision)和召回率(Recall)之间的关系用图来表达,就是下面的PR曲线: 可以发现他们俩的关系是「两难全」的关系。为了综合两者的表现,在两者之间找一个平衡点,就出现了一个 F1分数。 F1=(2×Precision×Recall)/(Precision+Recall) ROC曲线、AUC曲线 ROC 和 AUC 是2个更加复杂的评估指...
机器学习:分类模型评估指标(准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
精确率(差准率)- Precision 召回率(查全率)- Recall F1分数 ROC曲线 AUC曲线 回归问题评估指标: MAE MSE 分类问题图解 为了方便大家理解各项指标的计算方式,我们用具体的例子将分类问题进行图解,帮助大家快速理解分类中出现的各种情况。 举个例子: 我们有10张照片,5张男性、5张女性。如下图: ...
精确率(差准率)- Precision 召回率(查全率)- Recall F1分数 ROC曲线 AUC曲线 回归问题评估指标: MAE MSE 分类问题图解 为了方便大家理解各项指标的计算方式,我们用具体的例子将分类问题进行图解,帮助大家快速理解分类中出现的各种情况。 举个例子: 我们有10张照片,5张男性、5张女性。如下图: ...