用简单实例理解ROC曲线和PR曲线

PR曲线以及ROC曲线的简单理解 首先,了解一下混淆矩阵,如下表:其中TP+FP+TN+FN = 样例总数查准率P:P=TP/(TP+FP)查全率R:R=TP/(TP+FN)TP:把正例正确的分类为正例FN:把正例错误的分类为反例TN:把反例错误的分类为正例FP:把反例正确的分类为反例真正率TPR:预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本(真实结果为正例样本)的比例假正率FPR:预测为正例但实际为负例的样本占所有负例样本(真是结果为负例样本)的比例举个例子此时的混淆矩阵为此时查准率P和查全率R为。 阅读详情

在理解PR曲线和ROC曲线前,需要先了解四个值的概念:

 

TP  (true positive):     正例正确地识别为正例

TN  (true negative):    负例正确地识别为负例

FP  (false positive):     负例错误地识别为正例

FN  (false negative):    正例错误地识别为负例

举个例子:一个样本中有100个样本,其中正例为猫,负例为其他动物,猫有70只,其他动物有30只,一共有50只猫被正确检测出来,一共有25只其他动物被正确检测出来,那么依此题意:

TP 50
TN 25
FP 5
FN 20

在理解这四个值以后,在继续理解P、R、FPR、FPR的概念

P(precision):        \frac{TP}{(TP+FP)}

R(recall):        \frac{TP}{TP+FN}

TPR  (true positive rate):    \frac{TP}{P}   =    \frac{TP}{TP+FN}

FPR  (false positive rate):    

PR曲线、ROC曲线、AUC、AP简单梳理 是不是对一堆PR曲线、ROC曲线、AUC、AP傻傻分不清楚?是不是学完就忘忘了又学?希望这篇文章能帮你梳理清楚一坨乱麻。 1、混淆矩阵 每次在重温理解AUC、PR曲线、ROC曲线的时候,第一步就是在纸上画出来这个混淆矩阵,方便后序进阶。 预测/真实 1(Postive) 0(Negative) 1 (Postive) TP(True Postive:真阳) FP (False Postive:假阳) 0 (Negative FN (False Negative:假阴) TN (True 阅读详情

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