将测试样本进行排序,“最可能”是正例的排在最前面,“最不可能”是正例的排在最后面. 分类过程就相当于在这个排序中以某个“截断点”(见图中阈值)将样本分为两部分,前一部分判作正例,后一部分判作反例. 我们根据学习器的预测结果对样例进行排序,按此顺序把逐个样本作为正例进行预测,每次计算出FPR, TPR,分别为横纵坐标作图,可得“ROC曲线”. TPR 与 FPR P表示“正”的,为预测为“好的”,即要从总体中挑出来的. 真正例率 TPR = TP / (TP + TN) 表示,被挑出来的(预测是“

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

一.基础理解 1)定义 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 定义:描述 TPR 和 FPR 之间的关系: 功能:应用于比较两个模型的优劣: 模型不限于是否通过极度偏斜的数据训练所得: 比较方式:ROC 曲线与坐标图形边界围成的面积,越大模型越优: TPR(True Positive Rate):真正率:被预测为正的正样本结果数 / 正样本实际数:TPR = TP /(TP + FN): TNR(True Negative Rate):真负率:

针对二分类的结果,对模型进行评估,通常有以下几种方法: Precision.Recall.F-score(F1-measure)TPR.FPR.TNR.FNR.AUCAccuracy   真实结果 1 0 预测结果 1 TP(真阳性)  FP(假阳性) 0 FN(假阴性) TN(真阴性) TP(True Positive):预测结果为正类,实际上就是正类 FP(False Positive):预测结果为正类,实际上是反类 FN(False negative):预测结果为反类,实际上是正类 TN(

让我们从头说起,首先AUC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)领域中常用的recall和precision,等等.其实,度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求,同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识,而不同时期流行的度量则反映了人们认识事物的深度的变 化.近年来,随着machine learning的相关技术从实验室走向实际应用,一些实际的

黑产监控中,需要尽可能做到尽可能少的误伤和尽可能准确地探测,可以选择“在FPR较低时的TPR加权平均值”作为平均指标. 根据混淆矩阵计算TPR(覆盖率)和FPR(打扰率): 覆盖率:TPR = TP /(TP + FN) 打扰率:FPR = FP /(FP + TN) TP.FN.FP.TN分别为真正例.假反例.假正例.真反例 通过设定不同的阈值,会有一系列TPR和FPR,就可以绘制出ROC曲线: 这里的评分指标,首先计算3个覆盖率TPR: TPR1:FPR=0.001时的TPR TPR2:FP

转载: http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105 让我们从头说起,首先AUC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)领域中常用的recall和precision,等等.其实,度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求,同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识,而不同时期流行的度量则

数据说明 本数据是一份汽车贷款违约数据 application_id    申请者ID account_number 账户号 bad_ind            是否违约 vehicle_year      汽车购买时间 vehicle_make     汽车制造商 bankruptcy_ind 曾经破产标识 tot_derog           五年内信用不良事件数量(比如手机欠费消号) tot_tr                  全体账户数量 age_oldest_tr     最久

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

这篇博客很全面 http://www.cnblogs.com/cdeng/p/3471527.html ROC曲线 1.混淆矩阵(confusion matrix) 针对预测值和真实值之间的关系,我们可以将样本分为四个部分,分别是: 真正例(True Positive,TP):预测值和真实值都为1 假正例(False Positive,FP):预测值为1,真实值为0 真负例(True Negative,TN):预测值与真实值都为0 假负例(False Negative,FN):预测值为0,真实值

1.混淆矩阵(confusion matrix)     针对预测值和真实值之间的关系,我们可以将样本分为四个部分,分别是:     真正例(True Positive,TP):预测值和真实值都为1     假正例(False Positive,FP):预测值为1,真实值为0     真负例(True Negative,TN):预测值与真实值都为0     假负例(False Negative,FN):预测值为0,真实值为1     我们将这四种值用矩阵表示(图片引自<machine learn

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

1.适合阅读人群: 知道以下知识点:盒状图.假设检验.逻辑回归的理论.probit的理论.看过回归分析,了解AIC和BIC判别准则.能自己跑R语言程序 2.本文目的:用R语言演示一个相对完整的逻辑回归和probit回归建模过程,同时让自己复习一遍在学校时学的知识,记载下来,以后经常翻阅. 3.本文不涉及的部分: (1)逻辑回归和probit回归参数估计的公式推导,在下一篇写: (2)由ROC曲线带来的阈值选择,在下下一篇写: (3)本文用的数据取自王汉生老师<应用商务统计分析>第四章里的数据,

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

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.

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

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

信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型. 本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理,为表述方便,本文将模型目标标量为1记为违约用户,对于目标变量为0记为正常用户:则WOE(weight of Evidence)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响,怎么理解这句话呢?我下面通过一个图标来进行说明. Woe公式如下: A

信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型. 本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理,为表述方便,本文将模型目标标量为1记为违约用户,对于目标变量为0记为正常用户: 则WOE(weight of Evidence 证据权重)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响, 怎么理解这句话呢?我下面通过一个图标来进行说明. Woe

无论是利用模型对信用申请人进行违约识别,还是对授信申请人进行逾期识别……在各种各样的统计建模中,永远必不可少的一步是对模型的评价,这样我们就可以根据模型评价指标的取值高低,来决定选取哪个模型.本篇主要讲述一下ROC曲线和K-S曲线的区别和联系. 以二分类问题为例,模型输出会出现四种情况: 我们最关心的结果是正确预测的概率和误判率,常见的指标有: (1)True Positive Rate,简称为TPR,计算公式为TPR=TP/(TP+FN)——所有真实的“1”中,有多少被模型成功选出: (2)F