精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么? 题外话:对很多机器学习初学者来说,本来二分类问题的模型评估其实很简单,无非就是预测结果对了,或者预测结果错了,但是围绕这个结果衍生出来了很多指标(准确率、精确率、查准率、查全率、真阳性率、假阳性率、ROC、AUC、PRC、KS、F1……),加上绕来绕去的概念...
精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线? 查准率、查全率又是精确率(precision)、召回率(recall) F1度量,F1-score 越高,说明分类模型越稳健 准确率(accuracy) = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) A把C全部包住,A优于C。 与 P-R 曲线使用查准率、查全率为纵、横轴不同, ROC 曲线的纵轴是"真正例率" ...
缺点是在类别不平衡的情况下,ROC 曲线的面积可能会过于乐观。 五、AUC AUC 是ROC曲线下的面积,衡量分类器对样本的排序能力。优点是不受阈值的影响,能够度量模型在整个操作特性曲线上的表现。缺点是在一些情况下,AUC 可能过于悲观,无法反映模型在特定阈值下的性能。 延伸阅读 评价指标的选择 选择适合的评价指标是机器...
若 ROC 曲线位于 CD 对角线下面(即位于灰色三角形内)说明算法性能比随机猜测差,如 F 点(0.8, 0.3)。 AUC 的缺陷 忽略了预测的概率值和模型的拟合优度; AUC 反应的信息过于笼统,无法反应实际业务中关心的指标,如:召回率、精确率等; AUC 对 FPR 和 TPR 两种错误的代价同等看待; AUC 没有给出模型误差的空...
准确率、召回率、F1、AP、mAP、ROC、AUC 准确率、召回率、F1 信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是 召回率(Recall Rate) 和 准确率(Precision Rate) ,召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式 : 召回率( **R**ecall) = 系统检索到的相关文件 / 系统所有相关的文件总数 准确率( **P*...
2.AUC值。AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围一般在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。
ROC是由点(TPR,FPR)组成的曲线,AUC就是ROC的面积。AUC越大越好。 一般来说,如果ROC是光滑的,那么基本可以判断没有太大的overfitting 图像展示 附上代码 library(ROCR) p=c(0.5,0.6,0.55,0.4,0.7) y=c(1,1,0,0,1) pred = prediction(p, y) ...
那么聪明的你一定想得到,ROC曲线下方所包围的面积越大,那么分类器的性能越优越。这个曲线下的面积,就叫做AUC(Area Under the Curve)。因为整个正方形的面积为1,所以0<=AUC<=1。 同理,Precision与Recall的关系也可以画成一条曲线,就是上面的PR curve,其中,Precision随着Recall的提高而降低。
ROC 和 ROC_AUC 这个概念同样和 confusion matrix 有关系。首先要说的是，confusion matrix 是会受到 ...
ROC曲线下面积 - ROC-AUC (area under curve) PR曲线下面积 - PR-AUC 首先,accuracy是最常见也是最基本的evaluation metric。但在binary classification 且正反例不平衡的情况下,尤其是我们对minority class 更感兴趣的时候,accuracy评价基本没有参考价值。什么fraud detection(欺诈检测),癌症检测,都符合这种情况。举...