逻辑回归(二)—— 一些指标

本文深入探讨了逻辑回归模型的评估方法,详细解释了正确率、召回率和F1分数的概念及其计算方式,并通过实例说明这些指标如何反映模型在不平衡数据集上的表现。

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逻辑回归

一些指标

  • 正确率

    逻辑回归不是做分类么,假设有100个数据,里面有80个类别为1,20个类别为0。

    我们的目的是把类别为0的数据找出来。

    我们收集了其中50个数据进行分类。最后分出了40个1,10个0。

    那么正确率就是precision=1050=20%precision=\frac{10}{50}=20\%precision=5010=20%,也就是找出来的比上所有收集的数据。

  • 召回率

    还是上面那个例子,召回率就是找出来的比上这个类别所有数据的数目

    也就是recall=1020=50%recall=\frac{10}{20}=50\%recall=2010=50%

  • F1F_1F1

    F1F_1F1就是正确率和召回率的调和平均值
    1F1=12(1precision+1recall) \frac{1}{F_1}=\frac{1}{2}(\frac{1}{precision}+\frac{1}{recall}) F11=21(precision1+recall1)

    这样F1就能写成
    F1=2⋅precision⋅recallprecision+recall F_1=\frac{2\cdot precision\cdot recall}{precision+recall} F1=precision+recall2precisionrecall

    还是上面的例子
    F1=2∗0.2∗0.50.2+0.5=27≈28.6% F_1=\frac{2*0.2*0.5}{0.2+0.5}=\frac27\approx28.6\% F1=0.2+0.520.20.5=7228.6%

    事实上
    Fβ=(1+β2)⋅precision⋅recallβ2⋅precision+recall F_\beta=(1+\beta^2)\cdot\frac{precision\cdot recall}{\beta^2\cdot precision+recall} Fβ=(1+β2)β2precision+recallprecisionrecall

    F1F_1F1是最常用的也就是β\betaβ取值为1的情况。

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