PR曲线中每条线的含义

2024-09-03

终于搞懂了PR曲线

PR(Precision Recall)曲线问题最近项目中遇到一个比较有意思的问题, 如下所示为: 图中的PR曲线很奇怪, 左边从1突然变到0. PR源码分析为了搞清楚这个问题, 对源码进行了分析. 如下所示为上图对应的代码: from sklearn.metrics import precision_recall_curve import matplotlib.pyplot as plt score = np.array([0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.3, 0.2, 0.

Tecplot如何提取三维图中某条线的数据【转载】

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9de422500102v9by.html 截取线所在的面Data.Extract .slice from Plane,显示如下窗口,调节面的位置,点击Extract: 转到二维图形显示界面调整坐标轴,显示出截取的面.Plot.Assign xy- 接着就是如何提取平面上的某条线了,例如要提取z=0.01这条线.在Contour窗口中显示Z的level,将默认的level值全部删除,并将0.01添加进去,如图. 在Zone

机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线

机器学习之类别不平衡问题 (1) -- 各种评估指标机器学习之类别不平衡问题 (2) -- ROC和PR曲线完整代码 ROC曲线和PR(Precision - Recall)曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法,二者既有相同也有不同点.本篇文章先给出ROC曲线的概述.实现方法.优缺点,再阐述PR曲线的各项特点,最后给出两种方法各自的使用场景. ROC曲线 ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较,主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡.具体方法是在不同的分类阈值

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

分析一下FastDFS_java_client中TestClient.java这个文件以及跟它关联的这条线

本来先打算上个图来说明一下这条线的,可是我的画图工具还没有安装好,我先把跟TestClient.java相关的几个文件代码贴上来,但是由于代码行数还是不少的,所以请大家阅读文章的时候先不要展开代码,等读到有关代码解释的时候再返回去查看.代码源自FastDFS老大鱼大大的. TestClient.java: /** * Copyright (C) 2008 Happy Fish / YuQing * * FastDFS Java Client may be copied only under th

安卓中经常使用控件遇到问题解决方法(持续更新和发现篇幅)(在textview上加一条线、待续)

TextView设置最多显示30个字符.超过部分显示...(省略号),有人说分别设置TextView的android:signature="true",而且设置android:ellipsize="end";可是我试了.居然成功了,供大家參考 [java] view plaincopy <TextView android:id="@+id/tv" android:layout_width="wrap_content" a

ROC曲线、PR曲线

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

ROC曲线 VS PR曲线

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

P-R曲线深入理解

P-R曲线就是精确率precision vs 召回率recall 曲线,以recall作为横坐标轴,precision作为纵坐标轴.首先解释一下精确率和召回率. 解释精确率和召回率之前,先来看下混淆矩阵, 负正负 TN FP 正 FN TP 把正例正确分类为正例,表示为TP(true positive),把正例错误分类为负例,表示为FN(false negative), 把负例正确分类为负例,表示为TN(true negative), 把负例错误分类为正例,表示为FP(fa

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,

ROC曲线和PR曲线

转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Curve...... 一.历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军.诱因是珍珠港事件:由于比较有用,慢慢用到了心理学.医学中的一些检测等应用,慢慢用到了机器学习.数据挖掘等领域中来了,用来评判分类.检测结果的好坏. 百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op

AUC ROC PR曲线

ROC曲线: 横轴:假阳性率代表将负例错分为正例的概率纵轴:真阳性率代表能将正例分对的概率 AUC是ROC曲线下面区域得面积. 与召回率对比: AUC意义: 任取一对(正.负)样本,把正样本预测为1的概率大于把负样本预测为1的概率的概率.基于上述,AUC反映的是分类器对样本的排序能力,如果进行随机预测,那么AUC的值应该为0.5.另外AUC对样本类别是否均衡并不敏感,所以不均衡样本通常使用AUC作为评价分类器的标准. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分

查全率（Recall），查准率（Precision），灵敏性（Sensitivity），特异性（Specificity），F1，PR曲线，ROC，AUC的应用场景

之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标(<分类模型的性能评价指标(Classification Model Performance Evaluation Metric)>),那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢?答案是应根据应用场景进行选择. 查全率(Recall):recall是相对真实的情况而言的:假设测试集里面有100个正类,如果模型预测出其中40个是正类,那模型的recall就是40%.查全率也称为召回率,等价于灵敏性(Sensitivity)和真正率(True Positive

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,

linux top命令中各cpu占用率含义

linux top命令中各cpu占用率含义 [尊重原创文章摘自:http://www.iteye.com/topic/1137848]0.3% us 用户空间占用CPU百分比 1.0% sy 内核空间占用CPU百分比 0.0% ni 用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比 98.7% id 空闲CPU百分比 0.0% wa 等待输入输出的CPU时间百分比 0.0% hi 硬中断 0.0% si 软中断 ==========================================

three.js 显示一条线

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Three框架</title> <script src="libs/Three.js" data-ke-src="js/Three.js"></script> <style type="text/css"&g

【ROC曲线】关于ROC曲线、PR曲线对于不平衡样本的不敏感性分析说引发的思考

ROC曲线在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证(至少我没有找到). 此处记为结论1: 结论1:PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化:但是ROC曲线不会. 此处我就这一问题进行了详细的分析论证,并在这个过程中引发了很多思考. 首先,如何分析这个问题呢? 看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的下面我们这样来分析这个问题

Word中一条删除不掉的单或双横线的解决办法

Word中一条删除不掉的单或双横线有时你或许会遇到这样一种情况:在word中,有一条单或双横线怎么都删除不了,并且具有这样的特点: 在上面输入文字,横线会自动下调一行,如果文章过页,每页的尾部会有一条. 让人蛋疼的是:这条横线也不能选中,把横线的上一行和下一行之间全部选择,删除,也没用. 你可能会以为是分节符,或分页符,于是调出大纲视图,发现根本找不到这条线. 如果你遇到的情况和上面所描述相符,那这条横线可能是word自动添加上去的,在word中输入三个"-"(减号)或"=

(转)linux top命令中各cpu占用率含义及案例分析

原文:https://blog.csdn.net/ydyang1126/article/details/72820349 linux top命令中各cpu占用率含义 0 性能监控介绍 1 确定应用类型 2 确定基准线统计 0 安装监控工具 0 CPU 介绍 1 上下文切换 2 运行队列 3 CPU 利用率 0 CPU 性能监控 1 vmstat 工具的使用 2 案例学习持续的CPU 利用率 3 案例学习超负荷调度 4 mpstat 工具的使用 5 案例学习未充分使用的处理量 6 结论 linu

android开发(34) 自定义 listView的分割线（使用xml drawable画多条线）

我遇到这样一个场景,我需要自定义 listView的分割线,而这个分割线是由两条线组成的,在使用xml drawable时遇到了困难. 注释:画两条线是为了实现凹陷的效果,在绘图中一条暗线紧跟着一条明显会给人视觉上产生明显的“沟”的感觉. 因为我的背景是透明(背景渐变)的,直接用图片来实现效果不好. 看看效果: 使用 layer-list 来实现. layer-list 可以包含多个item,每个item堆叠在一起. layer-list 的item可以设置间距,使用 android:b

PR曲线 ROC曲线的计算及绘制

在linear model中,我们对各个特征线性组合,得到linear score,然后确定一个threshold,linear score < threshold 判为负类,linear score > threshold 判为正类.画PR曲线时, 我们可以想象threshold 是不断变化的.首先,threshold 特别大,这样木有一个是正类,我们计算出查全率与查准率: 然后 threshold 减小, 只有一个正类,我们计算出查全率与查准率:然后 threshold再减小,有2个正类,

PR曲线中每条线的含义

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