评估指标：ROC，AUC，Precision、Recall、F1-score

一、ROC，AUC

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。

ROC曲线一般的横轴是FPR，纵轴是FPR。AUC为曲线下面的面积，作为评估指标，AUC值越大，说明模型越好。如下图：

二、Precision、Recall、F1-score

Terminology and derivations
from a confusion matrix
true positive (TP) eqv. with hit true negative (TN) eqv. with correct rejection false positive (FP) eqv. with false alarm, Type I error false negative (FN) eqv. with miss, Type II error sensitivity or true positive rate (TPR) eqv. with hit rate, recall specificity (SPC) or true negative rate (TNR) precision or positive predictive value (PPV) negative predictive value (NPV) fall-out or false positive rate (FPR) false discovery rate (FDR) miss rate or false negative rate (FNR) accuracy (ACC) F1 score is the harmonic mean of precision and sensitivity Matthews correlation coefficient (MCC) Informedness = Sensitivity + Specificity - 1 Markedness = Precision + NPV - 1

中文解释

转载于:https://www.cnblogs.com/tectal/p/9420452.html

评估指标：ROC，AUC，Precision、Recall、F1-score相关推荐

概念：Roc, AUC, Precision, Recall
Given a randomly chosen observation x belonging to class 1, and a randomly chosen observation x ′ be ...
推荐中的评估指标：AUC、GAUC
文章目录混淆矩阵 ROC曲线 AUC 求解AUC GAUC:Group AUC GAUC代码本文将介绍一下分类任务中的一个非常重要的评估指标:AUC,以及针对AUC的不足引出的另一指标:GAUC. ...
ML之分类预测：分类预测评估指标之AUC计算的的两种函数具体代码案例实现
ML之分类预测:分类预测评估指标之AUC计算的的两种函数具体代码案例实现目录分类预测评估指标之AUC计算的的两种函数代码案例实现输出结果实现代码
[机器学习] 二分类模型评估指标---精确率Precision、召回率Recall、ROC|AUC
一为什么要评估模型? 一句话,想找到最有效的模型.模型的应用是循环迭代的过程,只有通过持续调整和调优才能适应在线数据和业务目标. 选定模型时一开始都是假设数据的分布是一定的,然而数据的分布会随着时间 ...
模型评估指标 -1- 基础篇 -FPR/TPR/F1/ROC/AUC
导语:本文是模型评估指标系列的第一篇,将详细地介绍分类模型中基于混淆矩阵衍生出来的各个指标的计算公式,如准确率,精确率,召回率,FPR,TPR,ROC曲线的绘制逻辑,AUC的计算公式等.本文首发在个人 ...
算法模型评价详解：confusion matrix Accuracy Precision Recall F1 调和平均加权F1 Micro-F1 Macro-F1 PRC ROC AUC
目录问题定义 confusion matrix Accuracy Precision和Recall和PRC F1和调和平均加权F1 Micro-F1和Macro-F1 ROC和AUC PRC对比R ...
分类器评价指标 ROC,AUC,precision，recall，F-score，多分类评价指标
目录一.定义二.ROC曲线三.如何画ROC曲线详解ROC/AUC计算过程(roc计算非常详细) 四.AUC AUC值的计算 AUC的计算方法(两个公式并且都举了例子) 为什么使用ROC曲线五 ...
机器学习模型评估指标ROC、AUC详解
我是小z ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到).其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过 ...
机器学习模型评估指标 - ROC曲线和AUC值
机器学习算法-随机森林初探(1) 随机森林拖了这么久,终于到实战了.先分享很多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cance ...
YOLO 模型的评估指标——IOU、Precision、Recall、F1-score、mAP
YOLO是最先进的目标检测模型之一.目标检测问题相比分类问题要更加复杂,因为目标检测不仅要把类别预测正确,还要预测出这个类别具体在哪个位置. 我将目标识别的评估指标总结为两部分,一部分为预测框的预测指 ...

评估指标：ROC，AUC，Precision、Recall、F1-score

一、ROC，AUC

二、Precision、Recall、F1-score

中文解释

评估指标：ROC，AUC，Precision、Recall、F1-score相关推荐

最新文章

热门文章