PR曲线（ROC曲线）是如何画出来的？
T:True--正确预测
F:False--错误预测
N: Negative--预测为负样本
P: Positive--预测为正样本
（PR曲线中的R）Recall = TP/(TP+FN)=TP / T（真阳率/召回率），所有正样本中有多大比例预测为正样本。
（PR曲线中的P）Precesion = TP/(TP+FP) =TP / P（精准率），所有预测为正样本中有多大比例为真正的正样本。
在ROC空间，ROC曲线越凸向左上方向效果越好。与ROC曲线左上凸不同的是，PR曲线是右上凸效果越好。
PR曲线：Recall为横坐标，Precision 为纵坐标。
PR曲线（ROC曲线）是如何画出来的？
当某一个模型对样本总体进行预测时，会得到每一个样本相应的概率值，将概率值从高到低排序，若将第一个预测为正样本，其余预测负样本，则可以得到相应的Recall与Precision；将前两个预测为正样本，其余预测负样本，则可以得到相应的Recall与Precision；将前三个预测为正样本，其余预测负样本，则可以得到相应的Recall与Precision，以此类推，可以在坐标轴上画得PR曲线（ROC曲线）。
PR曲线（ROC曲线）说明什么问题？
PR曲线（ROC曲线）的面积说明模型预测的区分度，当模型预测区分度较高，极端情况，预测正样本全对且概率值为1，预测负样本全队且概率值为0，这样直接就为正方形，模型效果最好，区分度最明显。稍差一点的，正负两类概率值差别较大，且正的概率趋近于1，负的概率趋近于0，会趋近正方形。
其他待更新。。。。
PR曲线（ROC曲线）是如何画出来的？相关推荐
- 用matlab画出M1和M2的ROC曲线,ROC曲线及其matlab实现ROC曲线的绘画
ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)是利用Classification模型真正率(True Positive Rate)和假正率(False P ...
- 数据分析-分类评价-PR与ROC曲线
目录 前言 一.PR曲线 1.引入库 2.计算概率值 3.计算不同阈值的precision,recall 4.绘制P-R曲线 二.ROC曲线 1.引入库 2.计算慨率 3.计算不同阈值的fpr,tpr ...
- 关于肺结节检测相关的FROC曲线和目标检测中Precision-Recall曲线,ROC曲线，mAP，AP，APs,APm,APl，AP0.5等的理解。
ps自己之前也不理解这个FROC是什么鬼,连mAP,AP也不太理解(还有APs,APm,APl,AP0.5等等)后来花了挺长时间的,今天又有人问我FORC是什么,这里我就稍微总结下: 1.Precis ...
- cv曲线面积的意义_评价标准专题：常见的TP、TN、FP、FN和PR、ROC曲线到底是什么...
评价标准 True positives(TP,真正) : 预测为正,实际为正 True negatives(TN,真负):预测为负,实际为负 False positives(FP,假正): 预测为正, ...
- 查准率,查全率,PR曲线,ROC 曲线的含义
- python画pr曲线代码_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算
闲来无事,边理解PR曲线和ROC曲线,边写了一下计算两个指标的代码.在 python 环境下,sklearn里有现成的函数计算ROC曲线坐标点,这里为了深入理解这两个指标,写代码的时候只用到numpy ...
- det曲线_11565 P-R、ROC、DET 曲线及 AP、AUC 指标全解析（上）
机器学习中,最「简单」的一种任务就是二分类任务了.比如,说话人验证(speaker verification)就是一个二分类任务:判断一句话是否是给定说话人说的.再比如,信息检索(informatio ...
- 绘制ROC曲线及P-R曲线
绘制ROC曲线及P-R曲线 描述 ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)以假正率(FPR)为X轴.真正率(TPR)为y轴.曲线越靠左上方说明模型性 ...
- python 画roc曲线
这个直接画: from sklearn import metrics import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(0).c ...
- 百面机器学习 #2 模型评估：0102 精确率与召回率，假阳性与真阳性率，PR曲线和ROC曲线
文章目录 1. P-R(Precision-Recall)曲线 F1 score 2. 平方根误差的局限性 3. ROC曲线 ROC曲线绘制 4. AUC predict Positive predi ...
最新文章
- OC封装的轮播图-只用调用即可
- 规则引擎Easy-rules
- 对称二叉树（信息学奥赛一本通-T1368）
- php mysql博客构架_微博项目总结数据表
- (二)SSO之CAS框架单点退出,自己定义退出界面.
- 无意间把你的个人资料当圣诞礼物,送给了网络犯罪份子吗?
- My Calendar I
- 【物流选址】基于matlab节约算法求解考虑碳排放及带时间窗的物流选址问题【含Matlab源码 1589期】
- android平板电脑系统安装程序,安卓平板电脑系统重装图解教程
- 阿里云ECS后台CPU占用100%，top却找不到
- 1000瓶毒药里有1瓶有毒，问需要多少只老鼠能试出来哪瓶有毒
- vs各个版本下载路径
- gmx editconf命令
- 微信大全 微信支付 微信登录 小程序 PC 公众号
- 配置微信小程序开发分享朋友圈功能
- MTP in Android详解
- 高通量测序与生物信息学面临的挑战
- 计算机发展历史简述及CPU构成及工作过程——Crash Course内容整理
- 浪潮云ERP到底属于什么水平？
- 无脑三子棋（小游戏可以这样简单）