PR(Precision Recall)曲线 问题 最近项目中遇到一个比较有意思的问题, 如下所示为: 图中的PR曲线很奇怪, 左边从1突然变到0. PR源码分析 为了搞清楚这个问题, 对源码进行了分析. 如下所示为上图对应的代码: from sklearn.metrics import precision_recall_curve import matplotlib.pyplot as plt score = np.array([0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.3, 0.2, 0.

ROC曲线: 横轴:假阳性率 代表将负例错分为正例的概率 纵轴:真阳性率 代表能将正例分对的概率 AUC是ROC曲线下面区域得面积. 与召回率对比: AUC意义: 任取一对(正.负)样本,把正样本预测为1的概率大于把负样本预测为1的概率的概率.基于上述,AUC反映的是分类器对样本的排序能力,如果进行随机预测,那么AUC的值应该为0.5.另外AUC对样本类别是否均衡并不敏感,所以不均衡样本通常使用AUC作为评价分类器的标准. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分

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

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

作为机器学习重要的评价指标,标题中的三个内容,在下面读书笔记里面都有讲: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细,不太懂.今天又理解了一下.看了这篇文章: https://www.douban.com/note/247271147/?type=like 讲的很好. 都是基于这张图,先贴一下: PR Precision-Recall曲线,这个东西应该是来源于信息检索中对相关性的评价吧,precision就是你检索出来的结果中,

转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Curve...... 一.历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军.诱因是珍珠港事件:由于比较有用,慢慢用到了心理学.医学中的一些检测等应用,慢慢用到了机器学习.数据挖掘等领域中来了,用来评判分类.检测结果的好坏. 百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op

TPR=TP/P :真正率:判断对的正样本占所有正样本的比例.  Precision=TP/(TP+FP) :判断对的正样本占判断出来的所有正样本的比例 FPR=FP/N :负正率:判断错的负样本占所有负样本的比例. Recall = TP/(TP+FN) = TP/P,就是TPR. ROC曲线:横轴是FPR,纵轴是TPR. 绘制出的曲线应该在y=x直线之上,曲线积分的结果就是AUC的值.AUC越大则系统分类性能越好. PR曲线:横轴是recall,纵轴是Precision. precision

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.plob.org/article/12476.html(原文链接)  初识ROC曲线 1. ROC的前世今生: ROC的全称是“受试

之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标(<分类模型的性能评价指标(Classification Model Performance Evaluation Metric)>),那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢?答案是应根据应用场景进行选择. 查全率(Recall):recall是相对真实的情况而言的:假设测试集里面有100个正类,如果模型预测出其中40个是正类,那模型的recall就是40%.查全率也称为召回率,等价于灵敏性(Sensitivity)和真正率(True Positive

P-R曲线就是精确率precision vs 召回率recall 曲线,以recall作为横坐标轴,precision作为纵坐标轴.首先解释一下精确率和召回率. 解释精确率和召回率之前,先来看下混淆矩阵, 负      正 负 TN  FP  正  FN  TP 把正例正确分类为正例,表示为TP(true positive),把正例错误分类为负例,表示为FN(false negative), 把负例正确分类为负例,表示为TN(true negative), 把负例错误分类为正例,表示为FP(fa

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,

关键词:空间几何 用途:总有地方会用到吧 文章类型:C++函数展示 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-19 @Lab: CvLab202@CSU 对于空间内的两条直线A,B我假设他们一定不平行,也不相交.若已知A上两点A1.A2,B上两点B1.B2,那么可以很容易得到两条直线的方程. 然后调用函数即可解得结果: 下面提供了一个用于解决这个问题的类: #include <math.h> //用于求解两条空间直线的最近距离,以及他们

算法提高 两条直线   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB        问题描述 给定平面上n个点. 求两条直线,这两条直线互相垂直,而且它们与x轴的夹角为45度,并且n个点中离这两条直线的曼哈顿距离的最大值最小. 两点之间的曼哈顿距离定义为横坐标的差的绝对值与纵坐标的差的绝对值之和,一个点到两条直线的曼哈顿距离是指该点到两条直线上的所有点的曼哈顿距离中的最小值. 输入格式 第一行包含一个数n. 接下来n行,每行包含两个整数,表示n个点的坐标(横纵坐标的绝对值小于109). 输出

f(n)=n(n+1)/2+1 原理:第N条直线可以被前N-1条直线分为N段,对于 每1段则将平面分为两份,所以对于前 f(n)=f(n-1)+n. f(n-1)=f(n-2)+n-1 ...... f(1)=f(0)+1; f(0)=1; 等式左右相加可以得到:f(n)+f(n-1).....+f(0)=f(0)+(f1)+.....+f(n-1)+1+1+2+...+n; f(n)=1+n(n+1)/2

PS:从其他地方看到的源码是有问题的.下面是修正后的 /// <summary> /// 计算两条直线的交点 /// </summary> /// <param name="lineFirstStar">L1的点1坐标</param> /// <param name="lineFirstEnd">L1的点2坐标</param> /// <param name="lineSecon

题目 最多有多少个点在一条直线上 给出二维平面上的n个点,求最多有多少点在同一条直线上. 样例 给出4个点:(1, 2), (3, 6), (0, 0), (1, 3). 一条直线上的点最多有3个. 解题 直接暴力求解有问题,时间复杂度O(N3),对其中的相同点没有处理,斜率为0,不存在也没有处理,找出运行不对 看到通过定义一个HashMap存储直线的斜率,存在相同的情况就+ 1 ,最后找到斜率个数最长的那个. 下面程序中已经有很多注释了. /** * Definition for a poin

原文:http://blog.csdn.net/bxyill/article/details/8962832 问题描述: 现有一直线,从原点到无穷大. 这条直线上有N个线段.线段可能相交. 问,N个线段总共覆盖了多长?(重复覆盖的地区只计算一次) ================================================ 解题思路: 可以将每个线段拆分成“单位1” 遍历所有线段,使用一个数组记录每个线段所走过的“单位1” 最后统计数组中被走过的中“单位1”的个数,即是所有线

转自:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/6724522 在一个平面上画1999条直线,最多能将这一平面划分成多少个部分? 没有直线时有一个空间:(1) 1条直线时,这条这些可以将这个空间分成两个:(1+1) 2条直线时,第二条直线可以和第一条直线相交,这样第二条直线可以将两个空间分成四个:(1+1+2) .... 注意到画每条直线时能增加多少个空间,取决于此直线从多少个空间中通过. 而从多少个空间中通过,取决于和多少条直线相交. 例如,在画第

两条直线可能有三种关系:1.共线     2.平行(不包括共线)    3.相交. 那给定两条直线怎么判断他们的位置关系呢.还是用到向量的叉积 例题:POJ 1269 题意:这道题是给定四个点p1, p2, p3, p4,直线L1,L2分别穿过前两个和后两个点.来判断直线L1和L2的关系 这三种关系一个一个来看: 1. 共线. 如果两条直线共线的话,那么另外一条直线上的点一定在这一条直线上.所以p3在p1p2上,所以用get_direction(p1, p2, p3)来判断p3相对于p1p2的关

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

这个是绘制一条直线的代码 private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)        {            //一根笔 颜色  一张纸  两点 绘制直线的对象        }        /// <summary>        /// 绘画一条直线        /// </summary> public void Straight()        {            //Graphics: 此类不能被继承