ROC 模型评价标准

2024-08-06

【AUC】二分类模型的评价指标ROC Curve

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

ROC曲线-阈值评价标准

ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值. ROC曲线的例子考虑一个二分问题,即将实例分成正

自动化回归测试案例评价标准 MeRest

自动化回归测试案例评价标准试图定义不同维度来评价自动化案例的优劣,作为后续我们评判讨论测试框架.测试技术和测试案例编写模式的基础.那什么是好的自动化回归测试案例呢?简而言之,就是投资回报率高的案例,因为案例的回报相对稳定,所以,高投资回报率的测试案例的主要特征就是低成本,而这个成本应该是一个测试案例全生命周期的成本: 测试案例全周期成本 = 初始开发成本 + 执行成本*e + 平均错误定位成本*f + 平均重构成本*m 这里: l 初始开发成本是指案例开发.调试和优化的成本,其实它主要由使用的

Tensorflow&CNN：验证集预测与模型评价

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90480140 - 写在前面本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能.主要有几点:验证集预测.

目标检测评价标准（mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准确率(Accuracy),交除并（IoU））

1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP(False Positive)是负样本预测为正样本的数量,误报:即与Ground truth区域IoU < threshold的预测框 FN(True Negative)是本为正,错误的认为是负样本的数量,漏报:遗漏的Ground truth区域 TN(False Negative)是本为负,正确的认为是负样本

[机器学习]模型评价参数，准确率，召回率，F1-score

很久很久以前,我还是有个建筑梦的大二少年,有一天,讲图的老师看了眼我的设计图,说:"我觉得你这个设计做得很紧张".当时我就崩溃,对紧张不紧张这样的评价标准理解无能.多年后我终于明白老师当年的意思,然鹅已经跳坑计算机系了.现在我依然对建筑系那玄幻的评价标准敬而远之,看我们大CS的评价标准,就是这么明明白白,n^2的算法复杂度就是不如lgn的!妈妈再也不用担心我紧张--- 截张图吧: 截图from: <learning scikit-learn machine learning in

C语言作业评价标准

C语言作业评价标准作业内容: 每周作业分为基础作业.挑战作业和预习作业: 基础作业为本周所学内容的巩固: 挑战作业包括但不仅限于所学知识的综合运用: 预习作业为下周所学内容的任务单,要求必须在课前完成. 作业要求: 1.作业开始必须写上作业头内容(5分) 一个作业并不是一上来就贴代码,它应该是学生在 "健身学员/健身教练"这一个关系下, 刻意练习,向自己目标前进的具体努力的体现.在作业的一开始,应该写: 这个作业属于那个课程这个作业要求在哪里我在这个课程的目标是这个作业在哪个具

【css】IE盒子模型和标准W3C盒子模型

其实盒子模型有两种,分别是 IE 盒子模型和标准 W3C 盒子模型. 1.标准盒子从上图可以看到标准 W3C 盒子模型的范围包括 margin.border.padding.content,并且 content 部分不包含其他部分. 2.IE盒子从上图可以看到 IE 盒子模型的范围也包括 margin.border.padding.content,和标准 W3C 盒子模型不同的是:IE 盒子模型的 content 部分包含了 border 和 pading. 总结: 例:一个盒子的 marg

关于视觉跟踪中评价标准的相关记录（The Evaluation of Visual Tracking Results on OTB-100 Dataset）

关于视觉跟踪中评价标准的相关记录(The Evaluation of Visual Tracking Results on OTB-100 Dataset) 2018-01-22 21:49:17 Benchmark website:http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/benchmark_v10.html 1. 修改 benchmark 的路径,改为你自己的数据集的路径: 2. 也可以修改 tracker 的设置,仅仅显示自己想要输出的那些

怪异盒模型和标准盒模型--CSS

一,原理 css 属性:Box Moel分为两种:W3C标准和IE标准盒子模型. 大多数浏览器采用W3C标准模型,而IE中采用Microsoft自己的标准. 怪异模式是“部分浏览器在支持W3C标准的同时还保留了原来的解析模式”,怪异模式主要表现再IE内核的浏览器. 当不对Doctype进行定义时,会触发怪异模式. 在标准模式下,一个块的总宽度=width+margin(左右)+padding(左右)+border(左右) 在怪异模式下,一个块的总宽度=width+margin(左右)(既widt

ROC曲线(receiver-operating-characteristic curve)-阈值评价标准（转）

转自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7359370 ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在

召回率、AUC、ROC模型评估指标精要

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

boxsizing属性 IE盒模型和标准盒模型

CSS3有一个非常有用但应用不广泛的属性: box-sizing: content-box | border-box | inherit content-box,默认属性,遵从标准盒模型. border-box,是使用IE盒模型. inherit,继承父类的box-sizing属性值. 浏览器的兼容情况: Chrome/Opera/IE 支持 box-sizing FireFox 支持 -moz-box-sizing Safari 支持 -webkit-box-sizing

前端css盒模型及标准文档流及浮动问题

1.盒模型 "box model"这一术语是用来设计和布局时使用,然后在网页中基本上都会显示一些方方正正的盒子.我们称为这种盒子叫盒模型. 盒模型有两种:标准模型和IE模型.这里重点学习标准模型. 盒模型示意图: 盒模型属性: width:内容的宽度 height: 内容的高度 padding:内边距,边框到内容的距离 border: 边框,就是指的盒子的宽度 margin:外边距,盒子边框到附近最近盒子的距离基本写法: <!DOCTYPE html> <html

CSS——（2）盒子模型与标准流

上篇博客<CSS--(1)基础>中简单介绍了CSS的概念和几种使用方法,现在主要是介绍其的核心内容. 盒子模型为了理解盒子模型,我们可以先从生活中的盒子入手.盒子是用来放置物品的,内部除了有物品外,还有填充部分的东西.盒子与盒子之间还会有间隙.如下图所示: 对于网页中的大部分对象,实际呈现形式都是一个盒子形状对象,理解了盒子模型才能更好的排版. CSS盒子模式具备的属性: 内容(content).填充(padding).边框(border).边界(margin).从上面的例子来看:内容即对应

IE盒模型和标准盒模型

标准盒模型和ie盒模型(怪异盒模型) w3c标准盒模型 width和height不包括padding和border ie盒模型 width和height包含padding和border ie8以上都是w3c标准盒模型 ie5极其以下都是ie盒子模型,ie6.ie7.ie8在混杂模式下ie盒模型,在标准模式下是w3c标准盒模型(注意:ie6在混杂模式下一定是Ie盒模型,而ie7.ie8在混杂模式下不一定是ie盒模型) css3中的box-sizing content-box w3c标准盒模型

IE盒模型和标准w3c盒模型

Margin(外边距) - 清除边框外的区域,外边距是透明的.Border(边框) - 围绕在内边距和内容外的边框.Padding(内边距) - 清除内容周围的区域,内边距是透明的.Content(内容) - 盒子的内容,显示文本和图像 W3C 盒子模型的范围包括: margin.border.padding.content,并且 content 部分不包含其他部分IE 盒子模型的范围也包括 :margin.border.padding.content,和标准 W3C 盒子模型不同的是:IE 盒

目标检测的评价标准mAP, Precision, Recall, Accuracy

目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 AP计算 Average Precision mAP 参考资料 metrics 评价方法针对谁进行评价? 对于物体分类到某个类别的预测结果和真实结果的差距进行评价(二分类) 在多分类问题中,评价方法是逐个类计算的,不是所有类一起算!是只针对一个类算,每个类别有自己的指标值! 也就是对每个类别,预测结果

CSS基础学习-8.CSS盒子模型_标准盒子&&9.CSS怪异盒子

怪异盒模型 box-sizing:content-box;/*正常盒模型,默认值*/ box-sizing:border-box:/*怪异盒模型,固定了盒子的大小,无论是否添加内边距还是边框,盒子的大小依然不变*/

机器学习笔记——模型调参利器 GridSearchCV（网格搜索）参数的说明

GridSearchCV,它存在的意义就是自动调参,只要把参数输进去,就能给出最优化的结果和参数.但是这个方法适合于小数据集,一旦数据的量级上去了,很难得出结果.这个时候就是需要动脑筋了.数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降.它其实是一种贪心算法:拿当前对模型影响最大的参数调优,直到最优化:再拿下一个影响最大的参数调优,如此下去,直到所有的参数调整完毕.这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优,但是省时间省力,巨大的优势面前,还是试一试吧,后续可以再拿bagging

LDA主题模型评估方法–Perplexity

在LDA主题模型之后,需要对模型的好坏进行评估,以此依据,判断改进的参数或者算法的建模能力. Blei先生在论文<Latent Dirichlet Allocation>实验中用的是Perplexity值作为评判标准. 一.Perplexity定义源于wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity perplexity是一种信息理论的测量方法,b的perplexity值定义为基于b的熵的能量(b可以是一个概率分布,或者概率模型),通常用于概率模型的比

ROC 模型评价标准

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