转自:https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/82285266 在对分类模型的评价标准中,除了常用的错误率,精确率,召回率和F1度量外,还有两类曲线:ROC曲线和PR曲线,它们都是基于混淆矩阵,在不同分类阈值下两个重要量的关系曲线. 在二分类问题中,分类器将一个实例分类为正样本和负样本,全部分类样本可以用一个混淆矩阵来表示.混淆矩阵有四个分类,如下表: 对于PR曲线,它是精确率(precision,简称P)和召回率(Recall,简

一.P-R曲线 P-R曲线刻画查准率和查全率之间的关系,查准率指的是在所有预测为正例的数据中,真正例所占的比例,查全率是指预测为真正例的数据占所有正例数据的比例. 即:查准率P=TP/(TP + FP) 查全率=TP/(TP+FN) 查准率和查全率是一对矛盾的度量,一般来说,查准率高时,查全率往往偏低,查全率高时,查准率往往偏低,例如,若希望将好瓜尽可能多选出来,则可通过增加选瓜的数量来实现,如果希望将所有的西瓜都选上,那么所有的好瓜必然都被选上了,但这样查准率就会较低:若希望选出的瓜中好瓜比例

ROC曲线 在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证(至少我没有找到). 此处记为结论1: 结论1:PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化:但是ROC曲线不会. 此处我就这一问题进行了详细的分析论证,并在这个过程中引发了很多思考. 首先,如何分析这个问题呢? 看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的 下面我们这样来分析这个问题

  欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计项目联系QQ:231469242 用条件概率理解混合矩阵容易得多 sensitivity:真阳性

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC from:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里.这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC. ROC曲线 需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器.对

分类器性能指标之ROC曲线.AUC值 一 roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive

本文根据以下文章整理而成,链接: (1)http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 (2)http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105   1.概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域

准确率.精确率(查准率).召回率(查全率).F1值.ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,先知道什么是混淆矩阵很有必要,也方便记忆. 1.混淆矩阵 对于一个二分类问题,我们可以得到如表 1所示的的混淆矩阵(confusion matrix): 表

精确率表示的是预测为某类样本(例如正样本)中有多少是真正的该类样本,一般用来评价分类任务模型. 比如对于一个分类模型,预测结果为A类的所有样本中包含A0个真正的A样本,和A1个不是A样本的其他类样本,那么该分类模型对于分类A的精确率就是A0/(A0+A1). 通常来说精确率越高,分类效果越好.但是在样本分布非常不均衡的情况下, 精确率高并不一定意味着是一个好的模型. 比如对于预测长沙明天是否会下雪的模型,在极大概率下长沙是不会下雪的,所以随便一个模型预测长沙不会下雪,它的精确率都可以达到99%以

ROC曲线与AUC值   本文根据以下文章整理而成,链接: (1)http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 (2)http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105   1.概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精

1.评价指标的局限性 问题1 准确性的局限性 准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例子:Hulu的奢侈品广告主希望把广告定向投放给奢侈品用户.Hulu通过第三方的数据管理平台拿到了一部分奢侈品用户的数据,并以此为训练集和测试集,训练和测试奢侈品用户的分类模型,该模型的分类准确率超过了95%,但在实际广告

http://www.cnblogs.com/dlml/p/4403482.html 分类器性能指标之ROC曲线.AUC值 一 roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Se

一.ROC曲线 1.简介 ROC曲线全称是"受试者工作特征曲线 "(Receiver Operating Characteristic curve),又称为感受性曲线(Sensitivity curve). 它源于二战中用于敌机检测的雷达信号分析技术,二十世纪六七十年代开始被用于一些心理学.医学检测中,此后被引入机器学习领域. 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,只不过是在两种不同的判定标准下所得的结果而已. ROC曲线示意图如下图所示. ROC

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容:机器学习中常见的几种评价指标,它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器!) 1.混淆矩阵 True Positive(真正,TP):将正类预测为正类的数目 True Negative(真负, TN):将负类预测为负类的数目 False Positive(假正,FP):将负类预测为正类的数目(Type I error) False Negative(

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

深入理解对比两个曲线各自的特性和相互的差异需要花不少时间研读一些国外的技术博客与相关paper,暂时先列出下面这么多,这部分后续可以继续补充. ROC曲线和AUC的定义可以参看“ROC曲线于AUC”,Precision-Recall曲线顾名思义即Precision为纵轴,Recall为横轴的曲线,作图方法与AUC曲线一致,只是横纵轴坐标意义不同. ROC曲线的优势 ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持稳定.在实际的数据集中经常会出现类不平衡现象,而且

在机器学习领域,如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标,可能会使我们对模型性能产生误解,尤其是当我们模型输出值是一个概率值时,更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标．这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线, ROC曲线 预测概率 对于分类问题我们可以直接预测输入数据的类别,或者我们也可以为测试样本产生一个实值或概率预测,并将这个预测值与一个分类阈值作比较,比如说默认阈值为0.5,那么对于输出概率在[0.0.49]的样本会被预测为负,对于输出概率

前文回顾: 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy.Precision.Recall.F-Score.P-R Curve.AUC.AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) \(TPR = \frac{TP}{TP+FN}\) 中文:真正率.灵敏度.召回率.查全率.显然这个就是查准率. TPR 表示 "实际为正的样本"中,有多少预测是正确的. TPR 越高越好,越高意味着模型对"正样本"的

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,