二分类模型的评价指标 https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10511694.html 参考tf的方法 predictions = tf.argmax(predict, 1) actuals = tf.argmax(real, 1) ones_like_actuals = tf.ones_like(actuals) zeros_like_actuals = tf.zeros_like(actuals) ones_like_predictions = tf.o…

在搭建一个AI模型或者是机器学习模型的时候怎么去评估模型,比如我们前期讲的利用朴素贝叶斯算法做的垃圾邮件分类算法,我们如何取评估它.我们需要一套完整的评估方法对我们的模型进行正确的评估,如果模型效果比较理想的话则可以放到线上使用,如果不理想的话则需要反复的去调整相关参数进行训练直到达到目的. 而准确率.精确率.召回率和F1值则是选出目标的重要评价指标,我们看下这些指标的定义: 若一个实例为正类,实际预测为正类,即为真正类(True Positv TP) 若一个实例为负类,实际预测为负类,即为真负…

原文:http://peghoty.blog.163.com/blog/static/49346409201302595935709/ 正确率.召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中,选出目标的重要评价指标.不妨看看这些指标的定义先: 1. 正确率 = 正确识别的个体总数 /  识别出的个体总数 2. 召回率 = 正确识别的个体总数 /  测试集中存在的个体总数 3. F值  = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值) 不妨举这样一个例子:…

首先明确几个概念,精确率,召回率,准确率 精确率precision 召回率recall 准确率accuracy 以一个实际例子入手,假设我们有100个肿瘤病人. 95个良性肿瘤病人,5个恶性肿瘤病人. 我们有一个检测系统,去检测一个肿瘤病人是否为恶性. 那么,对我们的系统来说,有100个样本,5个正样本,95个负样本.假设分布为1,1,1,1,1,0,0,.......(即前5个人为恶性,后95个为良性). 假设我们的系统预测如下1,0,0,1,1,1,0.......,可以看到我们把第二个第三…

参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到).其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混.还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差. 我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题,我的面试经验是:一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率,那个率,或者给一个场景让…

混淆矩阵 构造一个高正确率或高召回率的分类器比较容易,但很难保证二者同时成立 ROC 横轴:FPR(假正样本率)=FP/(FP+TN) 即,所有负样本中被分错的比例 纵轴:TPR(真正样本率)=TP/(TP+FN) 即,所有正样本中被分对的比例 横轴越小越好,纵轴越大越好,即,ROC曲线在斜对角线以下,则表示该分类器效果差于随机分类器,反之,效果好于随机分类器,当然,我们希望ROC曲线尽量除于斜对角线以上,也就是向左上角(0,1)凸. AUC ROC下的面积,即, ROC曲线反映了分类器的分类能…

评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标. 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广. 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[ 准确率 = \cfrac{算法分类正确的数据个数}{输入算法的数据的个数} \] 但是使用准确率评价算法有一个问题,就是在数据的类别不均衡,特别是有极偏的数据存在的情况下,准确率这个评价指标是不能客观评价算法的优劣的.例如下面这个例子: 我们…

https://blog.csdn.net/yanhx1204/article/details/81017134 摘要 在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等.为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下.  这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法. 大雁与飞机 假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示: 假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机…

机器学习性能指标精确率.召回率.F1值.ROC.PRC与AUC 精确率.召回率.F1.AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同,又有什么联系呢.下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思. 针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实际中分类时,会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negat…

yu Code 15 Comments  机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure.(注: 相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失…