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Recall，Precision，ROC曲线的介绍

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)…

精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

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,…

ROC曲线、AUC、Precision、Recall、F-measure理解及Python实现

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…

机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）

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(…

Mean Average Precision（mAP）,Precision，Recall，Accuracy，F1_score，PR曲线、ROC曲线，AUC值，决定系数R^2 的含义与计算

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…

Precision/Recall、ROC/AUC、AP/MAP等概念区分

1. Precision和Recall Precision,准确率/查准率.Recall,召回率/查全率.这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率. 例如,有一个池塘,里面共有1000条鱼,含100条鲫鱼.机器学习分类系统将这1000条鱼全部分类为“不是鲫鱼”,那么准确率也有90%(显然这样的分类系统是失败的),然而查全率为0%,因为没有鲫鱼样本被分对.这个例子显示出一个成功的分类系统必须同时考虑Precision和Recall,尤其是面对一个不平衡分类问题. 下图为混淆矩阵,摘自wiki百…

PR曲线，ROC曲线，AUC指标等，Accuracy vs Precision

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,…

TP Rate ,FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC Area,

TP Rate ,FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC Area, https://www.zhihu.com/question/30643044 T/F表示 true/false  表示预测的是不是对的 P/N表示 positive/negative  表示实际数据是正样本还是负样本 P/N表示 positive/negative  表示预测数据是正样本还是负样本   TP: 预测为1, 实际为1,预测正确 FP: 预测为1, 实际为0,预测错误…

机器学习常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么东西？

一篇文章就搞懂啦,这个必须收藏! 我们以图片分类来举例,当然换成文本.语音等也是一样的. Positive 正样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片是猫,这张图片就被预测成了正样本. Negative 负样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片不是猫,这张图片就被预测成了负样本. TP 一组预测为正样本的图片中,真的是正样本的图片数. TN: 一组预测为负样本的图片中,真的是负样本的图片数. FP: 一组预测为正样本的图片中,其实是负样本的图片数.又称"误检&quo…

scikit-learn机器学习(二)逻辑回归进行二分类(垃圾邮件分类),二分类性能指标，画ROC曲线，计算acc,recall,presicion,f1

数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import numpy as…