转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC

ROC 曲线(接收者操作特征曲线)是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表.该曲线绘制了以下两个参数: 真正例率 假正例率 真正例率 (TPR) 是召回率的同义词,因此定义如下: $$TPR = \frac{TP} {TP + FN}$$ 假正例率 (FPR) 的定义如下: $$FPR = \frac{FP} {FP + TN}$$ ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR 与 FPR.降低分类阈值会导致将更多样本归为正类别,从而增加假正例和真正例的个数.下图显示了一个典型的 RO

C#里面经常会用到枚举类型,枚举是值类型对象,如果你想用枚举类型的多属性特性,或者你想在MVC页面上通过简单的值类型转换,将某字段值所代表的含义转换为文字显示,这时候必须要将枚举扩展,是它支持文本描述属性,或者显示名称属性,亦或者多语言支持.例如同一个值类型的字段值,你想让它显示中文描述,英文描述……   请看下面的扩展示例:   using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Ref

题记:          近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理 一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图 二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程 分类准确率的用处及其限制 混淆矩阵(confusion matrix)是如何表示一个分类器的性能 混淆矩阵中的度量是如何计算的 通过改变分类阈值来调整分类器性能 ROC曲线的用处 曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)与分类准确率的不同   1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型.调节参数.特征组合中选择适合的模型,所以我们需要一个模型评估的流程来估计训练得到的模型对于

阿里巴巴笔试题:给定一段产品的英文描述,包含M个英文字母,每个英文单词以空格分隔,无其他标点符号:再给定N个英文关键词,请说明思路并变成实现方法. String extractSummary(String description , String[] keyWords) 目标:找出此产品描述中包含N个关键字的长度最短的子串(20分) W0 W1 W2 W3  Q0 W4 W5 Q1 W6 W7 W8 Q0 W9 Q1 P335 <编程之美>上的参考代码: int nTarget = N + 1

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

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章,我们来看看机器学习领域当中,非常重要的其他几个指标. 混淆矩阵 在上一篇文章当中,我们在介绍召回率.准确率这些概念之前,先讲了TP.FP.FN.和FP这几个值.我们再来简单地回顾一下,我们不能死记硬背这几个指标,否则很容易搞错,并且还容易搞混.我们需要从英文入手来理解,其中的T表示真,可以理解成预测正确,F表示假,也就是预测错误.而P和N表示positive和negative,也就是阴和阳,或者是0和1

http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html 一.引言 分类算法有很多,不同分类算法又用很多不同的变种.不同的分类算法有不同的特定,在不同的数据集上表现的效果也不同,我们需要根据特定的任务进行算法的选择,如何选择分类,如何评价一个分类算法的好坏,前面关于决策树的介绍,我们主要用的正确率(accuracy)来评价分类算法. 正确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好.比如某个

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作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM

临床预测模型也是大家比较感兴趣的,今天就带着大家看一篇临床预测模型的文章,并且用一个例子给大家过一遍做法. 这篇文章来自护理领域顶级期刊的文章,文章名在下面 Ballesta-Castillejos A, Gómez-Salgado J, Rodríguez-Almagro J, Hernández-Martínez A. Development and validation of a predictive model of exclusive breastfeeding at hospital

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

1. 均方误差,错误率,精度 给定样例集 (Example set): D = {(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), ......, (xm, ym)} 其中xi是对应属性的值,yi是xi的真实标记,评估模型性能,即将预测结果f(x)与真实标记y进行比较. 对于回归任务:均方误差 (Mean squared error) 更一般的,对于数据分布D和概率密度函数p(·),均方误差可描述为: 错误率 (Error rate):分类错误样本数占总样本数比例(其中,II(·)为指

0.开始训练之前先要做些什么? 在开始调参之前,需要确定方向,所谓方向就是确定了之后,在调参过程中不再更改 1.根据任务需求,结合数据,确定网络结构. 例如对于RNN而言,你的数据是变长还是非变长:输入输出对应关系是many2one还是many2many等等,更多结构参考如下 非RNN的普通过程,从固定尺寸的输入到固定尺寸的输出(比如图像分类)输出是序列(例如图像标注:输入是一张图像,输出是单词的序列)输入是序列(例如情绪分析:输入是一个句子,输出是对句子属于正面还是负面情绪的分类)输入输出都是

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

自编码器生成模型入门 之所以讲解本章内容,原因有三. 生成模型对大多数人来说是一个全新的领域.大多数人一开始接触到的往往都是机器学习中的分类任务--也许因为它们更为直观:而生成模型试图生成看起来很逼真的样本,所以人们对它了解甚少.考虑到自编码器(最近GAN的前身)丰富的资源和研究,所以选择在一个更简单的环境介绍生成模型. 生成模型非常具有挑战性.由于生成模型代表性不足,大多数人不知道典型的生成结构是什么样子的,也不知道面临何种挑战.尽管自编码器在许多方面与最常用的模型相近(例如,有一个明确的目标

5.(2021.7.12)Bioinformatics-KG4SL:用于人类癌症综合致死率预测的知识图神经网络 论文标题:KG4SL: knowledge graph neural network for synthetic lethality prediction in human cancers 论文地址:https://academic.oup.com/bioinformatics/article/37/Supplement_1/i418/6319703 论文期刊:Bioinformati

在这一章中,我们将学习如何使用基架快速搭建和运行一个简单的Microsoft ASP.NET MVC Web站点.在我们马上投入学习和编码之前,我们首先了解一些有关ASP.NET MVC和Entity Framework的背景信息,然后再详细学习如何搭建开发环境. 1.1 MVC和ASP.NET MVC 这本书涵盖Microsoft版本的MVC,即ASP.NET MVC.在写本书的时候,ASP.NET MVC的生产版本为MVC5,因此,本书的示例代码都使用ASP.NET MVC 5编写.在本书中

  说来惭愧,玩Linux这么久了,居然没有玩转vmstat这个命令,对很多指标的具体意义都有点模糊不清,花了点时间好好学习.整理一下这个命令的相关资料.因为这个命令确实比较重要,而且频繁用到. 命令简介:     vmstat是Virtual Meomory Statistics(虚拟内存统计)的缩写,可对操作系统的虚拟内存.进程.IO读写.CPU活动等进行监视.它是对系统的整体情况进行统计,不足之处是无法对某个进程进行深入分析. 指令所在路径:/usr/bin/vmstat 注意事项: 本文