ROC 曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc 曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 对于分类器或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F1 score等,以及这里要讨论的ROC和AUC.下图是一个 ROC 曲线的示例: 横坐标:Sensitivity,伪正类率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本…

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…

度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率,假设实际有90个正例,10个负例,你预测80(75+,5-)个正例,20(15+,5-)个负例 实际上你的准确率为75/80=0.9375,但这个评价指标有什么问题呢,想想就知道,这里你并没有用到实际的正例数,那么仅仅靠你猜中的正例作为分母,你并不知道实际的正例有多少,你看召回率为75/90=0.83,就是说你的猜测局限于预测范围 2.召回率       (recall)r=TPTP+FN…

注:本文是人工智能研究网的学习笔记 ROC是什么 二元分类器(binary classifier)的分类结果 ROC空间 最好的预测模型在左上角,代表100%的灵敏度和0%的虚警率,被称为完美分类器. 一个随机猜测模型.会给出从左下角到右上角的沿着对角线的点(对角线被称作line of no-discrimation). 对角线上的的点代表了好的分配结果,对角线以下的点代表不好的分配结果,但是可以通过翻转变成好的分类器. 绘制ROC曲线 AUC--ROC曲线下的面积 当曲线差不多时,求面积, 新…

1.什么是性能度量? 我们都知道机器学习要建模,但是对于模型性能的好坏(即模型的泛化能力),我们并不知道是怎样的,很可能这个模型就是一个差的模型,泛化能力弱,对测试集不能很好的预测或分类.那么如何知道这个模型是好是坏呢?我们必须有个评判的标准.为了了解模型的泛化能力,我们需要用某个指标来衡量,这就是性能度量的意义.有了一个指标,我们就可以对比不同模型了,从而知道哪个模型相对好,那个模型相对差,并通过这个指标来进一步调参逐步优化我们的模型. 当然,对于分类和回归两类监督学习,分别有各自的评判标准.…

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…

IOU 在目标检测算法中,交并比Intersection-over-Union,IoU是一个流行的评测方式,是指产生的候选框candidate bound与原标记框ground truth bound的交叠率,即它们的交集与并集的比值.最理想情况是完全重叠,即比值为1.一般来说,这个score > 0.5 就可以被认为一个不错的结果了. 脚本实现: def compute_iou(rec1, rec2): """ computing IoU: param rec1: (…

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这…

参考链接:https://www.iteye.com/blog/lps-683-2387643 问题: AUC是什么 AUC能拿来干什么 AUC如何求解(深入理解AUC) AUC是什么 混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础,毫无疑问也是理解AUC的基础.丰富的资料介绍着混淆矩阵的概念,这里用一个经典图来解释混淆矩阵是什么.  显然,混淆矩阵包含四部分的信息: 1. True negative(TN),称为真阴率,表明实际是负样本预测成负样本的样本数 2…

这里主要讲的是对分类模型的评估. 1.准确率(Accuracy) 准确率的定义是:[分类正确的样本] / [总样本个数],其中分类正确的样本是不分正负样本的 优点:简单粗暴 缺点:当正负样本分布不均衡的情况(假设一种极端情况,正样本1个,负样本99个),此时即使一个比较差的模型(只会将所用的样本预测成负样本),那它也有99%的准确率. 总结一下就是 当样本分布不均匀,该指标意义不大 改进方案: 1.在不同样本分类下求它的准确率,然后取平均值 2.选取其他评价指标 2.PR曲线 Precision…