RMSE、MAPE、准确率、召回率、F1、ROC、AUC总结
RMSE(root mean square error)均方根误差
单纯统计误差的值。
MAPE(mean absolute percentage error) 平均百分比误差
存在一个和原始数据相比较的过程。
准确率(precision)P:
P=TP/(TP+FP)
TP(true positive) FP(false positive)
P是代表预测为真且真实为真的数据占预测为真数据的比例。
召回率(recall)R:
R=TP/(TP+FN)
FN(false negitive)
R是代表预测为真且真实为真的数据占真实为真数据的比例。
F1三维显示如下:
由图可见 单纯地追求P、R的提升并没有太大作用。
思考:当真实数据比例较大时,一般的模型也能跑出较好的结果。
TPR=TP/(TP+FN)
TPR(true positive rate)和R相同,代表预测为真的真数据占真实为真数据的比例。
FPR=FP/(FP+TN)
FPR(false positive rate)伪正例占真负例的比例。
ROC是由点(TPR,FPR)组成的曲线,AUC就是ROC的面积。AUC越大越好。
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