【机器学习】查准率与查全率+ROC曲线

最新推荐文章于 2023-10-26 02:09:19 发布
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本文探讨了评估检测方法效果的两大关键指标：假阳性率和假阴性率，介绍了灵敏度与特异度的概念，并讲解了如何绘制ROC曲线来全面评估检测方法的性能。

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对应的两类错误率：假阳性率、假阴性率：

假阳性率（false positive rate)表示假阳性样本占总阴性样本的比例

假阴性率（false negative rate）表示假阴性样本占总阳性样本的比例

评价一种检测方法的效果，常用的两个概念：灵敏度（敏感性）和特异度

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ROC曲线绘制方法

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机器学习理论之mAP 查全率 查准率 IoU ROC PR曲线 F1值
学习中
10-31 716
机器学习理论之mAP 查全率 查准率 IoU ROC PR曲线 F1值
深度学习中的查全率与查准率：如何实现有效权衡
最新发布
easyaigx的博客
05-14 1462
在深度学习和机器学习的模型评估中，查全率（Recall）和查准率（Precision）是评价分类模型性能的两种基本指标。为了更好地理解这两个概念，我们需要从它们的定义、计算方式，以及在多种应用场景中的具体意义进行深入剖析。查全率与查准率是深度学习与机器学习中评估模型性能的两个重要指标。在不同的应用场景中，两者可能存在明显的权衡关系。因此，在模型训练与评估的过程中，选择适合的权衡策略至关重要。通过合理地选择阈值、设计加权损失函数及利用集成方法，可以有效提升模型的综合性能。
机器学习：性能度量指标之查准率和查全率
beautyz的博客
09-11 1581
    在很多实际应用中，我们知道仅仅关心正确分类的结果是不够的，并且，在数据偏斜比较严重的情况下，模型准确率可能具有相当程度的误导性，我们也需要知道数据被错误分类的情况，以确认为此需要承担的分类错误的代价。（False Positive假阳性和False Negative假阴性，这两种情况） 查准率（Precision精度）：用于描述所有被正确分类的样本中真阳性的比值。 查全率（Recall...
机器学习：算法性能度量之查准率与查全率
08-08 3730
我们经常使用错误率（即分类错误的样本占总体样本的比例）来分析一个机器学习算法的性能，但是有时候不能满足任务的需求。 例如，我们想要利用机器学习算法来预测肿瘤是不是恶性的。在训练集中，只有0.5%的样本是恶性肿瘤。假设我编写一个非机器学习的算法，无论输入是什么，我都预测肿瘤是良性的，那么最终错误率也就只有0.5%。而如果我通过一个机器学习算法得到了1%的错误率，我是不是可以说这个机器学习的算法反而...
机器学习之查准率、查全率与F1
淼淼不暴躁!
10-26 8711
定义： 查准率是指在所有被分类为正类别的样本中，有多少比例的样本实际上是正类别的。应用场景： 当我们关心的是确保被模型预测为正类别的样本确实是正类别时，例如在医学诊断中，确保模型预测为患有某种疾病的患者确实患有该疾病。定义： 查全率是指在所有实际正类别的样本中，有多少比例的样本被模型成功地预测为了正类别。应用场景： 当我们关心的是确保所有真实正类别的样本都被模型找出来时，例如在安全检查中，确保所有危险品都被检测出来。查准率表示在所有被模型预测为正类别的样本中，有多少比例的样本实际上是正类别的。
机器学习：查准率(Precision)和查全率(Recall)
热门推荐
Zhang_hongchao的博客
07-14 2万+
类偏斜（skewed classes）情况表现为我们的训练集中有非常多的同一种类的实例，只有很少或没有其他类的实例。  例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的，在我们的训练集中，只有 0.5%的实例是恶性肿瘤。假设我们编写一个非学习而来的算法，在所有情况下都预测肿瘤是良性的，那 么误差只有 0.5%。然而我们通过训练而得到的神经网络算法却有 1%的误差。这时，误差的大小是不能视为评判算法效果的依...
机器学习--查准率和查全率
qq_47180202的博客
08-19 1万+
机器学习--查准率和查全率
机器学习基础概念：查准率、查全率、ROC、混淆矩阵、F1-Score 机器学习实战：分类器
12-21
本文将深入探讨几个关键概念：查准率（Precision）、查全率（Recall）、ROC曲线、混淆矩阵以及F1-Score，这些都是衡量分类器效能的重要指标。 查准率（Precision）是指分类器正确预测为正例的样本数占所有被分类器...
模型评估中的查准率、查全率、ROC曲线
wxw_csdn的博客
10-23 1275
P-R曲线 对于二分类问题，可以将训练集的真实类别与机器学习预测的类别划分为真正例(true positive) 、假正例(false positive) 、真反倒(true negative) 、假反例(false negative) 四种情形，令TP 、FP 、TN 、FN 分别表示其对应的样例数，则显然有TP+FP+TN+FN=样例总数。分类结果的“混淆矩阵”如下： 查准率 P 与查...
机器学习：查准率和查全率
HS_huaishi的博客
03-11 1579
查准率(准确率 Precision)和查全率(召回率 Recall) 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真 正确否定（True Negative,TN）：预测为假，实际为假 错误肯定（False Positive,FP）：预测为真，实际为假 错误否定（False Negative,FN）：预测为假，实际为真 查准率=TP/（TP+FP）例，在所有我们预测有恶性肿瘤的病人中，成功预测有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。 查全率=TP/（TP+FN）例，在所有实际上有恶性肿瘤的
机器学习---查准率与查全率(precision and recall)
brave_stone的博客
06-07 3228
转载自 https://www.cnblogs.com/zle1992/p/6689136.html结合周志华的机器学习理解　　假设要识别照片中的狗的，在一些照片中，包含12只狗的照片和一些猫的照片。算法识别出有8只狗。在确定的8只狗中，5只实际上是狗（真阳性TP），而其余的是猫（假阳性FP）。该程序的精度为5/8，而其召回率为5/12。 Predicted  Actual狗(+)猫(-) 狗(+...
机器学习随笔二--查准率和查全率
jimei2011的博客
10-19 1933
机器学习
机器学习中的查准率和查全率，看这一张图片内容就够了
qq_43312617的博客
04-28 1533
机器学习
机器学习性能度量指标:ROC曲线、查准率、查全率、F1
weixin_30362083的博客
11-27 250
错误率 在常见的具体机器学习算法模型中，一般都使用错误率来优化loss function来保证模型达到最优。 \[错误率=\frac{分类错误的样本}{样本总数}\] \[error=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} I(f(x_{i})\neq y_{i})\] 但是错误率有一个严重的缺点: 错误率会掩盖样本如何被错误分类事实，这样对于有的问题很难进行下一步的分析 混淆矩阵 ...
机器学习之查准率、查全率与P-R曲线，ROC曲线与AUC指标
weixin_39631030的博客
09-17 4756
在有监督学习中，往往会用一定的方法判断模型的好坏，比如有一系列的有实际标签的样本： 实际的标签：1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 放入某个训练好的分类模型中预测： 预测的标签：1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 一、TP、FP、TN、FN 在评判之前，先给出以下的概念，仅仅考虑到二分类的情况下，可将样本根据其实际标签与学习得到的预测标签，可以分为四种情形（TP FP TN...
ML基本知识（一）查准率和查全率
更木的博客
03-02 1774
机器学习中的查准率和查全率
机器学习-Precision（查准率）、Recall（查全率）、P-R曲线
m0_52053228的博客
10-19 5095
我们经常会关心“检索出的信息中有多少比例是用户感兴趣的”“用户感兴趣的信息中有多少被检索出来了”。“查准率”（precision）与“查全率”（recall）是更为适用于此类需求的性能度量。一、查准率P、查全率R与P-R曲线P-R图直观地显示出学习器在样本总体上的查全率、查准率。本文章仅简单概述了Precision、Recall以及P-R曲线的概念以及如何用Python绘制P-R曲线，作者目前也是机器学习小白，希望可以同大家一起进步！
查准率(Precision)和查全率(Recall)和 P-R曲线、ROC曲线
很吵请安静
08-10 1万+
数据发生倾斜时，准确率判断模型好坏就不那么准确了。比如风控模型中，99个正常用户和1个欺诈用户，用一个把所有用户都识别成正常用户的模型进行预测，那么该模型的准确率为99%,然而并没有什么用。所以要用另一个参数来衡量模型的好坏。 查准率(Precision)和查全率(Recall) 四类预测 将模型预测结果分为下面四类： 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真 正确否定（...
ROC曲线、PR曲线
weixin_34121282的博客
09-19 552
在论文的结果分析中，ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图。 1.ROC曲线 ROC曲线（receiver operating characteristic）是一种对于灵敏度进行描述的功能图像。ROC曲线可以通过描述真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）来实现。由于是通过比较两个操作特征（TPR和FPR）作为标准，ROC曲线也叫做相关操作特征曲线。 ROC分析给选择最好的模型和在上下文...
权衡查全率与查准率：.NET面试必备的机器学习评估策略
同时，候选人需要了解如何通过图表（如ROC曲线）来直观呈现查全率和查准率的关系，以便在不同阈值下做出最优决策。 总结来说，掌握查全率和查准率的平衡是机器学习工程师必备技能，尤其是在评估和优化算法性能时。...
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