混淆矩阵 精准率/查准率,presicion 预测为正的样本中实际为正的概率 召回率/查全率,recall 实际为正的样本中被预测为正的概率 TPR F1分数,同时考虑查准率和查全率,二者达到平衡,=2*查准率*查全率/(查准率+查全率) 真正率 = 灵敏度 sensitivity 召回率 TP/TP+FN ,只关注正样本中有多少被准确预测 假正率 = 1- 特异度 = FP/(FP+TN),有多少负样本被错误预测   在正负样本足够的情况下,可以用ROC曲线.AUC.KS评价模型区分能力和排序…

  版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/80385873 面试的时候,一句话说明AUC的本质和计算规则: AUC:一个正例,一个负例,预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性. 所以根据定义:我们最直观的有两种计算AUC的方法 1:绘制ROC曲线,ROC曲线下面的面积就是AUC的值 2:假设总共有(m+n)个样本,其…

https://www.cnblogs.com/gatherstars/p/6084696.html…

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,…

本文根据以下文章整理而成,链接: (1)http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 (2)http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105   1.概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域…

from:https://www.douban.com/note/284051363/?type=like 原帖发表在我的博客:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/).这篇博文…

转自:https://www.douban.com/note/284051363/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/).这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC. # ROC曲线需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器.对于分类器…

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…

只是为了复习一下,在评价分类器的性能好坏时,通常用recall和precision, PS:CNN做图像分类还是用了loss 和 accuracy 使用ROC的目的在于更好的(直观+量化)评价分类模型性能 举个例子:对于0-1两分类的情况,测试样本中有A类样本90个,B 类样本10个.分类器C1把所有的测试样本都分成了A类,分类器C2把A类的90个样本分对了70个,B类的10个样本分对了5个. 则C1的分类精度为 90%,C2的分类精度为75%.但是,显然C2更有用些.另外,在一些分类问题中犯不…

来自:https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/72627882 来自:https://blog.csdn.net/u010705209/article/details/53037481 在分类模型中,roc曲线和auc曲线作为衡量一个模型拟合程度的指标. 分类模型评估:  指标  描述  Scikit-learn函数  Precision  AUC  from sklearn.metrics import precision_sc…