机器学习分类算法统一指标

混淆模型

TP 预测正确实际为正
TN 预测正确实际为负
FP 预测错误实际为正
FN 预测错误实际为负

准确率

acc (TP+TN/TP+TN+FP+FN)

精准率（查准率）

pre TP/TP+FP

召回率（查全率）

recall TP/TP+FN

F1

从查准率和查全率的公式可以看出来，二者不可能同时满足很高的状态，所以就找到二者的平衡值F1值
F1=(2×Precision×Recall) / (Precision+Recall)

ROC

Receiver Operating Characteristic接受者操作特征曲线,用于评价模型的预测能力，横坐标是假正率FPR，纵坐标是真正率TPR
真正率=召回率=TP/TP+FN
假正率=FP/FP+TN
ROC曲线越陡，说明模型的效果越好

AUC

Area Under Curve曲线下面积，范围是（0.5-1），越接近1，说明模型的效果越好，越接近0.5，模型的使用价值越低。

参考文章

https://www.6aiq.com/article/1549986548173

机器学习分类算法统一指标相关推荐

15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇
作者 | 何从庆本文转载自AI算法之心(ID:AIHeartForYou) [导读]众所周知,Scikit-learn(以前称为scikits.learn)是一个用于Python编程语言的免费软件机 ...
来!一起捋一捋机器学习分类算法
点击上方"AI遇见机器学习",选择"星标"公众号重磅干货,第一时间送达来自:算法与数学之美可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征.优 ...
机器学习—分类算法的对比实验
文章目录前言一.分类算法实现 1.决策树 2.KNN 3.SVM 4.逻辑回归 5.朴素贝叶斯 6.随机森林 7.AdaBoost 8.GradientBoosting 二.分类算法的对比前言 ...
机器学习分类算法常用评价指标
目录 1.准确率,召回率,精确率,F1-score,Fβ,ROC曲线,AUC值 2.宏平均(Macro-averaging)和微平均(Micro-averaging) 3.Python3 sklea ...
主流监督式机器学习分类算法
主流监督式机器学习分类算法的性能比较姓名:欧阳qq 学号:169559 摘要:机器学习是未来解决工程实践问题的一个重要思路.本文采比较了目前监督式学习中几种主流的分类算法(决策树.SVM.贝 ...
机器学习分类算法（附图文详解）
说起分类算法,相信学过机器学习的同学都能侃上一二. 可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征.优缺点吗?比如说,你可以快速地回答下面的问题么: KNN算法的优缺点是什么? Naiv ...
[转载] python机器学习第三章：使用scikit-learn实现机器学习分类算法
参考链接: 使用Scikit-Learn在Python中进行embedding/投票分类训练机器学习算法所涉及的五个主要步骤可以概述如下: 1.特征的选择 2.确定性能评价标准 3.选择分类器及其优 ...
大数据机器学习分类算法_13种用于数据科学的机器学习分类算法及其代码
大数据机器学习分类算法 The roundup of most common classification algorithms along with their python and r cod ...
k近邻算法_机器学习分类算法之k近邻算法
本编文章将介绍机器学习入门算法-k近邻算法,将会用demo演示机器学习分类算法. 在先介绍算法时,先回顾分类和回归的区别.像文章分类识别也是这样处理的,如1代表体育,2代表科技,3代表娱乐属于分类问题 ...