机器学习分类模型评价指标和方法

一、ROC曲线：

1、混淆矩阵：

针对二元分类问题，将实例分为正类或者负类，会出现四种情况：

（1）实例本身为正类，被预测为正类，即真正类（TP）；

（2）实例本身为正类，被预测为负类，即假负类（FN）；

（3）实例本身为负类，被预测为正类，即假正类（FP）；

（4）实例本身为负类，被预测为负类，即真负类（TN）；

然后可以构建混淆矩阵，如下表所示：

（1）准确率（又称查准率）Precision，　　P=TP/(TP+FP)

（2）召回率（又称查全率）Recall，　　R=TP/(TP+FN）

（3）F1-Score，F1=2PR/(P+R)

recall 体现了分类模型对正样本的识别能力，recall 越高，说明模型对正样本的识别能力越强；

precision 体现了模型对负样本的区分能力，precision越高，说明模型对负样本的区分能力越强；

F1-score 是两者的综合，F1-score 越高，说明分类模型越稳健。

转载于:https://www.cnblogs.com/hester-tang/p/8808941.html

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