分类算法评价指标 准确率、精确率、召回率、F-score、ROC、PR曲线

最新推荐文章于 2023-03-20 18:15:21 发布
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分类专栏： 机器学习基础 文章标签： 算法 人工智能 数据分析
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分类算法在诸多领域如邮件过滤、贷款审批、用户评级等有着广泛应用。常见算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。评价指标主要包括准确率、精确率、召回率和F-score，它们衡量模型预测的准确性。此外，PR曲线和ROC曲线用于综合评估模型性能，提供更全面的视角。

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分类是将数据根据一定的规律进行分类，进入模型能够对未来数据进行预测。
应用场景包括：

  • 判断邮件是否是垃圾邮件
  • 判断是否发放贷款
  • 判断是否为不良用户

常见的分类算法包括：

  • 朴素贝叶斯
  • 支持向量机
  • 逻辑回归
  • 决策树
  • KNN临近算法

目录

评价指标

值指标

准确率 Accuracy

正确分类的样本数与总样本数之比（预测对的总样本 / 总总样本数）
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
如图，准确率为
在这里插入图片描述

精确率 Precision

判定为正例中真正正例数与判定为正例数之比（预测满足指标的样本中有多少是预测正确的）

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模型评估指标_精准率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC曲线
PuJiang-的博客
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一、分类结果混淆矩阵 1、T、F、P、N辨析 P(Positive)、N(Negative)针对的是预测值的结果。 P表示对样本的预测结果为正例， N表示对样本的预测结果为反例。 T(True)、F(False)针对的是预测值的结果是否预测对了。 TP表示对该样本预测结果为正例，同时预测对了，真实标签和预测标签都为正例， FP表示对该样本预测结果为正例，但是预测错了，真实标签为反例，预测标签为正例， TN表示对该样本预测结果为反例，同时预测对了，真是标签和预测标签都为反例， FN表示对该样本预测结果为反
模型评估方法以及评估指标——准确率、精确率、召回率以及P-R曲线和ROC曲线介绍
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模型评估方法以及评估指标介绍前言一、准确率、精确率、召回率1.1 准确率(Accuracy)1.2 精确率(Precision)1.3 召回率(Recall)二、P-R曲线和ROC曲线2.1 P-R曲线2.2 ROC曲线三、模型评估验证方法3.1 Holdout检验3.2 交叉检验3.3 自助法 前言 ”没有测量，就没有科学“ 在机器学习中，只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要是离线评估和在线评估两个阶段，本文整理了常见的模
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心脏病预测 Heart Disease prediction using 5 algorithms - Logistic regression, - Random forest, - Naive Bayes, - KNN(K Nearest Neighbors), - Decision Tree then improved accuracy by adjusting different aspect of algorithms. 最终决策树 数据集来源（） 数据集创建者： 匈牙利心脏病研究所。 布达佩斯：医学博士Andras Janosi 瑞士苏黎世大学医院：医学博士William Steinbrunn 瑞士巴塞尔大学医院：医学博士Matthias Pfisterer VA医疗中心，长滩和克利夫兰诊所基金会：Robert Detrano，医学博士。 数据集信息： 该数据库
二分类算法的评价指标：准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC
衣带渐宽人憔悴
07-12 619
写的很好，，点这里------->https://www.cnblogs.com/liweiwei1419/p/9870034.html
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python计算召回率_混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F值、ROC曲线、AUC、PR曲线-Sklearn.metrics评估方法...
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11-24 1913
目录混淆矩阵 confusion-matrix分类准确率 accuracy精确率Precision召回率 recallF1值Roc曲线、AUCPR曲线混淆矩阵 confusion-matrixTP(True Positive): 真实为0，预测也为0FN(False Negative): 真实为0，预测为1FP(False Positive): 真实为1，预测为0TN(True Negative)...
python准确率 召回率计算_二分类算法的评价指标：准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC...
weixin_39757040的博客
12-06 1085
评价指标是针对同样的数据，输入不同的算法，或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。以下为了方便讲解，都以二分类问题为前提进行介绍，其实多分类问题下这些概念都可以得到推广。准确率准确率是最好理解的评价指标，它是一个比值：\[准确率 = \cfrac{算法分类正确的数据个数}{输入算法的数据的个数}\]但是使用准确率评价算法有一个问题，就是在数据的类别不均衡，特别是有极偏的数...
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Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确，且判为了正，即正的预测为正的。: False Negative 把正的错判为负的数目 False Negative,判断错误，且判为了负，即把正的判为了负的: False Positive 把负的错判为正的数目 False Positive, 判断错误，且判为了正，即把负的判为了正的: True Negative 把负的判为负的数目 True Negative,判断正确，且判为了负，即把负的判为了负的。
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机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
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【机器学习】分类算法评估指标全总结(2023最新整理)关键词：准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、Micro F1、P-R、ROC、MCC、Cohen‘s kappa
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houxiaogang05
03-22 2万+
转自：http://blog.youkuaiyun.com/Real_Myth/article/details/52384189 http://blog.youkuaiyun.com/yangyangyang20092010/article/details/51637073https://blog.youkuaiyun.com/kevinelstri/article/details/609593321、准确率(Accuracy), ...
调用sklearn库实现对鸢尾花数据的分类，采用逻辑回归分类方法，并计算以下多分类性能评价指标（两种方式）：混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1值、分类报告，并绘制PR曲线与ROC曲线。
最新发布
06-01
好的，以下是对鸢尾花数据的分类的代码，包括逻辑回归分类方法和多分类性能评价指标的计算和绘制PR曲线与ROC曲线的代码。 ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, classification_report, plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 iris = load_iris() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) # 创建逻辑回归分类器 clf = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs') # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print("Confusion Matrix:\n", cm) # 计算准确率 acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", acc) # 计算精确率 precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro') print("Precision:", precision) # 计算召回率 recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro') print("Recall:", recall) # 计算F1值 f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro') print("F1 Score:", f1) # 打印分类报告 report = classification_report(y_test, y_pred) print("Classification Report:\n", report) # 绘制PR曲线 plot_precision_recall_curve(clf, X_test, y_test) plt.show() # 绘制ROC曲线 plot_roc_curve(clf, X_test, y_test) plt.show() ``` 在这段代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集并将其划分为训练集和测试集。然后，我们创建了逻辑回归分类器，并将其用于训练模型和预测测试集。接下来，我们使用sklearn.metrics库中的函数计算了混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1值和分类报告，并使用plot_precision_recall_curve()和plot_roc_curve()函数绘制了PR曲线和ROC曲线。 如果你需要进一步的解释或有任何问题，请告诉我。
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