每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ------------------------------------------ 一.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程 该图源自课程讲义.主要将建模过程分为了五类.数据准备.变量粗筛.变量清洗.变量细筛…

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share —————————————————————————————————————————— 一.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程 该图源自课程讲义.主要将建模过…

https://www.jianshu.com/p/f154237924c4 (ROC讲解) https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/74012163 (F-score 的讲解) https://www.jianshu.com/p/b20347b95919(ROC ,AUC更详细讲解)…

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…

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…

AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间.Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类. 1. 什么是ROC曲线? ROC曲线是Receiver operating characteristic curve的简称,中文名为“…

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…

1. 混淆矩阵 确定截断点后,评价学习器性能 假设训练之初以及预测后,一个样本是正例还是反例是已经确定的,这个时候,样本应该有两个类别值,一个是真实的0/1,一个是预测的0/1 TP(实际为正预测为正),FP(实际为负但预测为正),TN(实际为负预测为负),FN(实际为正但预测为负) 通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值:查全率(召回率,recall):样本中的正例有多少被预测准确了,衡量的是查全率,预测对的正例数占真正的正例数的比率: 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量 = T…

本文首先从整体上介绍ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例. 一.ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure 二分类问题的预测结果可能正确,也可能不正确.结果正确存在两种可能:原本对的预测为对,原本错的预测为错:结果错误也存在两种可能:原本对的预测为错,原本错的预测为对,如Fig 1左侧所示.其中Positives代表预测是对的,Negatives…

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(…