通过PR曲线,我们便可以清楚地观测到精确率与召回率的变化情况,以此来选择一个合理的阈值。 3.1 Precision-Recall 曲线原理 如图3所示,横纵坐标分别为不同阈值下的召回率Recall和精确率Precision,蓝色图像便是绘制得到的Precision-Recall曲线。 图3. 二分类Precision-Recall曲线图 对于精确率来说,根据公式(2)可知,阈...
从几何的角度讲,RoC曲线下方的面积越大越大,则模型越优。所以有时候我们用RoC曲线下的面积,即AUC(Area Under Curve)值来作为算法和模型好坏的标准。 以精确率为y轴,以召回率为x轴,我们就得到了PR曲线。仍然从精确率和召回率的定义可以理解,精确率越高,召回率越高,我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的P...
所以有时候我们用RoC曲线下的面积,即AUC(Area Under Curve)值来作为算法和模型好坏的标准。 以精确率为y轴,以召回率为x轴,我们就得到了PR曲线。仍然从精确率和召回率的定义可以理解,精确率越高,召回率越高,我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的PR曲线越靠近右上越好。如上图右图所示。 使用RoC曲线和PR...
从几何的角度讲,RoC曲线下方的面积越大越大,则模型越优。所以有时候我们用RoC曲线下的面积,即AUC(Area Under Curve)值来作为算法和模型好坏的标准。 以精确率为y轴,以召回率为x轴,我们就得到了PR曲线。仍然从精确率和召回率的定义可以理解,精确率越高,召回率越高,我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的P...
准确率、错误率、精确率、召回率、F1 Score、PR曲线 & ROC曲线 目录 1. '混淆矩阵' 2. '错误率' 3. '准确率' 4. '精确率' 5. '召回率' 6. 'P R曲线' 7. '$F_1$ Score' 8. 'ROC与AUC' 在机器学习问题中,对学习得到的模型的泛化性能
召回率的指标 5)PR曲线:P-R曲线,即横轴为precision,纵轴为recall的曲线,通过不同模型之间曲线的高低,来判断模型的优劣,PR曲线也高,模型越优; (1)如何绘制PR曲线precision-recall的值,是根据分类的阈值(threshold)计算的,基于不同的阈值,precision-recall值也会波动。在sklearn中,不能直接设置threshold,API采用 ...
以精确率为y轴,以召回率为x轴,我们就得到了PR曲线。仍然从精确率和召回率的定义可以理解,精确率越高,召回率越高,我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的PR曲线越靠近右上越好。如上图右图所示。 使用RoC曲线和PR曲线,我们就能很方便的评估我们的模型的分类能力的优劣了。
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标,下面...
RoC曲线和PR曲线 有了上面精确率, 召回率和特异性的基础,理解RoC曲线和PR曲线就小菜一碟了。 以TPR为y轴,以FPR为x轴,我们就直接得到了RoC曲线。从FPR和TPR的定义可以理解,TPR越高,FPR越小,我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的RoC曲线越靠近左上越好。如下图左图所示。从几何的角度讲,RoC曲线下方的面...
准确率(accuaracy)= (TP+TN)/ ALL 即(TP+TN+FP+FN),是我们最熟知的。 正确率/精度(precision),召回率(recall),F1-score,ROC 曲线,AUC值 1.正确率(precision)= TP / (TP + FP) 真正正确的在所有判断为正确的比例。(真正正确的比例) 2.召回率(recall) = TP/(TP+FN) &nb... ...