分类器的性能度量

最新推荐文章于 2022-09-28 17:02:52 发布
原创 最新推荐文章于 2022-09-28 17:02:52 发布 · 1.1k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了评估分类器性能的两种方法——留出法和交叉验证，并详细阐述了查准率P、查全率R以及F1分数。此外，讨论了ROC曲线和AUC的重要性，特别是在处理样本类别不平衡问题时的稳定性。

一. 评估方法

1.留出法

   “留出法”直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T，在S上训练处模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。

2.交叉验证法

    “交叉验证法”先将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集，每个子集都尽可能保持数据分布的一致性，即从D中通过分层采样得到，然后每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集作为测试集；这样就可获得k组训练/测试集，从而可进行k次训练和测试，最终返回的是这k个测试结果的均值。


二. 性能度量


真实情况 预测结果正例 预测结果反例
正例 TP（真正例） FN（反正例）
反例 FP（假正例） TN（真反例）
最低0.47元/天 解锁文章
【scikit-learn】评估分类器性能的度量，像混淆矩阵、ROC、AUC等
Jason Ding的专栏
01-22 2万+
 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程分类准确率的用处及其限制混淆矩阵（confusion matrix）是如何表示一个分类器的性能混淆矩阵中的度量是如何计算的通过改变分类阈值来调整分类器性能ROC曲线的用处曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）与分类准确率的不同 1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型、调节参数、特征组合中选择
机器学习知识点(三十六)分类器性能度量指标f1-score
医疗影像检索
06-15 6864
在用python机器学习库scikit-learn训练模型时，常用f1-score来度量模型性能，下面回顾和学习下这个指标。 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程分类准确率的用处及其限制混淆矩阵（confusion matrix）是如何表示一个分类器的性能混淆矩阵中的度量是如何计算的通过改变分类阈值来调整分类器性能ROC曲线的用处曲线下面积（Area Under the Cur
分类器性能度量
weixin_33725807的博客
03-12 416
1、混淆矩阵 一般情况下，分类器的好坏是通过错误率来衡量的。错误率指的是在测试数据中错误分类的样本所占比例。然而，这样进行度量掩盖了样例如何被分错的原因。 三类问题混淆矩阵示例： 当该矩阵中非对角元素均为0，那么就会得到完美的分类器。 二分类混淆矩阵： 在分类中，当某个类别的重要性高于其他类别时，可以利用上述定义来得到比错误率更好的指标： l 正确率(Preci...
评估分类器性能的度量
qq_30232405的博客
11-16 2350
1.正元组和负元组 正元组：感兴趣的类的元组 负元组：其他类的元组 比如说： 正元组可能是buys_computer=yes 负元组是buys_computer=no 2.公式 TP,TN,FP,FN,P,N分别表示真正例、真负例、假正例、假负例、正和负样本数 含意： TP（true positive）：指被分类器正确分类的正元组 TN（true n
评估分类器性能的常用度量
weixin_43974192的博客
06-12 2039
评估分类器性能的常用度量的链接地址 评估分类器性能的常用度量 一.基本的术语 正元组：感兴趣的主要类的元组 负元组：其他元组 例如：给定两个类，正元组可能是buys_computer=yes,负元组是buys_computer=no。 真正例/真阳性（True Positive，TP）:是指被分类器正确分类的正元组。令TP为真正例的个数。 真负例/真阴性（True Negative,TN）:是指被分类器正确分类的负元组。令TN为真负例的个数。 假正例/假阳性（False Positive,FP）：是被错误地
评价分类器性能的度量
qq_43717303的博客
12-03 3339
一、用于许多评估度量的“构件”—— 四个需要知道的术语 真正例/真阳性（True Positive，TP）：是指被分类器正确分类的正元组。令TP为真正例个数。 真负例/真阴性（True Negative，TN）：是指被分类器正确分类的负元组。TN为真负例个数。 假正例/假阳性（False Positive，FP）：是指被错误地标记为正元组的负元组（例如，类buys_computer=no的元组，被分类器预测为buys_computer=yes）。令FP为假正例个数。 假负例/假阴性（False Negat
【机器学习】分类器性能度量——混淆矩阵及sklearn实现
Nicole_FRM的博客
09-28 1318
机器学习，混淆矩阵，sklearn
【数据挖掘】分类器性能度量实验 使用 matlab 编程实现ROC曲线绘制的函数roc_plot
超逸の学习技术博客
06-15 1744
实验内容 实验1 1、编程实现ROC曲线绘制的函数roc_plot。其中，分类概率使用matlab自带的朴素贝叶斯函数得到。 测试数据 测试代码如下： load('testingData.mat') load('trainingData.mat') nb = NaiveBayes.fit(trAttr, trLabels); p=posterior (nb,tstAttr); y1=p(:,2); [auc1 ,FPR1 ,TPR1 ] = roc_plot(y1,tstLabels); 训练数据见tr
评估分类器性能的度量.docx
06-11
在数据分析和机器学习领域，评估分类器性能是至关重要的步骤，因为这决定了模型的可靠性和实用性。本篇文章将深入探讨几种常见的评估分类器性能的度量标准，它们可以帮助我们理解模型在处理数据时的准确性和局限性。...
分类的性能度量（准确率、精确度、召回率、F1值、Kappa系数）
热门推荐
屎山搬运工
12-08 1万+
在运用机器学习或深度学习进行数据分类时，通常会用一些性能的指标来度量分类的效果。在这里我们介绍最常用的几种分类的性能度量指标（准确率、精确度、召回率、F1值、Kappa系数）。 对于二分类问题，我们的原始数据是被分为两类的（设他们分别是正（true）、反（false）类或0、1类），而在经过分类器分类之后，每一个数据样本都会被分类器认定为某一类（正（positive）或反（negative）），这...
分类问题（二）分类器的性能衡量
01-06
性能衡量 评估一个分类器的性能一般比评估一个回归器（regressor）更为复杂，所以我们会在这里大篇幅介绍分类器的性能评估，并且它也有多种评估方法。 使用CV衡量准确度 一个比较好的评估模型的办法是使用交叉验证。sk-learn提供了一个交叉验证精准度的方法cross_val_score()，不过有时候若是需要实现一些自定义的目标，也可以实现一个交叉验证的方法。例如： from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.base import clone skfolds = StratifiedKFold(n_sp
分类性能度量
hejnhong的博客
09-02 224
一、错误率与精度 错误率是分类错误的样本数占总样本数的比例； 精度是分类正确的样本数占总样本数的比例 二、查准率、查全率、F1 查准率P：真正例/预测为正的样本数=TP/(TP+FP)，是指挑出来的东西里，有多少是好的。 查全率R：真正例/实际为正的样本数=TP/(TP+FN)，是指全部的好东西，挑出来了多大比例。 P-R图：查全率为横轴，查准率为纵轴，包线在外者性能优良。 平衡点BEP是查全率=查准率时的取值，综合考虑查全率、查准率的性能度量 F1：2PR/(P+R) 三、ROC与AUC ROC曲线代表泛
分类器性能
走向DT
05-11 995
分类器性能 混淆矩阵 1.基本概念    混淆矩阵用于把样本实际值（true class)和模型预测值（predicted class)进行联列表分析。如果实际样本true class 取-1，则为反例（negative),取+1则为正例（positive).如果模型预测错误，则为false,预测正确，则为真（true).最后混淆矩阵如表下所示： 表中各个项的含义如下所示：
机器学习实战笔记(Python实现)-07-模型评估与分类性能度量
weixin_30593443的博客
01-03 261
1、经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate)，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”(accuracy)，即“精度=1一错误率”。更一般地，我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error)，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或...
分类器性能的度量指标
淮南草的博客
07-30 1554
1、通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate)，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”(accuracy)，即“精度=1一错误率”   2、正确率 = TP/（TP+FP）      召回率 = TP/（TP+FN）      假阳率 = FP/（FP+TN） 例如： ROC与AUC RO...
【机器学习】分类器性能指标
maershii
12-10 1198
1. 错误率： e = 错误分类个数/总样本数 2. 正确率： TP：分类正确正例 TN：分类正确负例 FP：分类错误正例 FN：分类错误负例 precision = 分类正确的正类/(预测结果中被分为正类的个数)  = TP/(TP+FP) 3. 召回率： recall = 分类正确的正类/(所有正类的个数) = TP/(TP+FN) 4. F1 score 5. RO...
Machine Learning | (6) Scikit-learn的分类器算法-性能评估
DrugOne
02-13 1310
Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 Machine Learning | (4) Scikit-learn的分类器算法...
机器学习笔记1——机器学习的分类、性能度量以及特征工程
baidu_41906969的博客
01-06 1734
分类 按任务类型： 回归模型、分类模型、结构化学习模型 按学习理论： 监督学习：训练样本带有标签 半监督学习：训练样本部分有标签 无监督学习：训练样本无标签，例如聚类算法 强化学习：智能体通过环境进行交互获得的奖赏来指导自己的行为，最终目标是使智能体获得最大的奖赏 性能度量 回归问题： 1、均方误差 2、RMSE均方根误差：观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根，用来衡量观测值同真值之间的偏差。 3、SSE和方误差 4、MAE：直接计算模型输出与真实值之间的平均绝对误差 5、MAPE：不仅
ROC曲线与AUC在分类器性能评价中的研究
"分类器性能评价标准研究" 在数据挖掘和机器学习领域，分类器的性能评价是至关重要的，因为它直接影响到模型的选择和优化。本文主要探讨了分类器性能的评估标准，特别是针对传统评价指标的局限性以及ROC曲线...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值