机器学习模型评估指标-混淆矩阵-精度-召回率-F1分数

最新推荐文章于 2025-03-15 10:56:24 发布
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分类专栏： 大数据 文章标签： 机器学习 评估指标 F1得分 精度 召回率
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本文介绍了机器学习模型的评估指标，包括混淆矩阵、精度、召回率和F1分数。混淆矩阵用于描述模型预测结果的四个基本类别：真阳性、真阴性、假阳性、假阴性。精度关注正确预测为阳性的比例，而召回率关注真正阳性的样本被正确预测的比例。F1分数结合精度和召回率，是两者的调和平均数。根据不同业务需求，可以选择不同的F-β得分来平衡精度和召回率。

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最近在复盘udacity 的机器学习的课程，现在来整理一下关于机器学习模型的评估指标的相关知识。

不同数据集采用不同的模型进行训练，会得到完全不同的效果，那么如何衡量一个模型是否适合该数据集呢？在数据集训练后可以对一些指标进行运算，观察实际的效果，进行调整参数或者更换模型等等。

学习模型的评估指标常用的有几种：F-β得分（F1得分，F2得分等等，根据不同的业务实际需求来指定适合的β值），ROC 曲线，回归指标包含：平均绝对误差，均方误差，R2分数等等

1 混淆矩阵

上图为检测特定疾病的例子，如果一个人检测出生病，那么成为阳性，如果检测结果是未生病则为阴性，阳性分为真阳性和假阳性，阴性分为真阴性和假阴性.

如果一个病人检测出生病，则为真阳性 (True Positive ，TP)

如果一个病人检测为健康，则为假阴性（False Negative，FN）；

如果一个健康人检测出生病，称为假阳性 (False Positive，FP)；

如果一个健康人检测为健康，称为真阴性（True Negative，TN）

由上面四种状态构成的矩阵称之为混淆矩阵。

再看一个检测垃圾邮件的例子：

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CV13_混淆矩阵、F1分数和ROC曲线
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07-24 859
ROC曲线是一种图表，它以假正例率（False Positive Rate, FPR）为横轴，真正例率（True Positive Rate, TPR）为纵轴，展示了所有可能的分类决策阈值下模型的性能。FPR定义为所有实际为负类的实例中被错误地预测为正类的比例，而TPR定义为所有实际为正类的实例中被正确预测为正类的比例。
机器学习中的混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1分数，roc曲线以及发生比
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混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估分类模型性能的工具，主要用于展示预测结果与实际标签的对比情况。它特别适用于二分类和多分类问题。ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是用于评估二分类模型性能的工具，特别适用于研究模型在不同阈值下的表现。它通过绘制真正例率（TPR）和假正例率（FPR）的关系图，直观展示模型的分类能力。发生比是指某个事件发生的概率与不发生的概率之比。不同的模型使用不同的发生比计算公式。
混淆矩阵与精确度、召回率、F1 Score
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1、计算公式 从混淆矩阵计算精确度、召回率、F1 Score的过程如下图所示，其中P和R即Precision和Recall： 2、验证实验 如下图为Azure ML自带的一个示例给出的模型评分结果：原始计算结果给出了混淆矩阵与Accuracy、精确度、召回率和F1 Score，图中插入的文字给出了这些评估值的计算过程，计算过程一目了然：
对混淆矩阵、F1-Score
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（一）混淆矩阵 混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。下面给出二分类的混淆矩阵 Predicted as Positive Predicted as Negative Labeled as Positive True Positive(TP) False Negative(FN) Labeledas Negativ...
混淆矩阵、准确率、召回率、漏报率、误报率、F1分数
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06-10 3351
比如在样本集中，正样本有90个，负样本有10个，样本是严重的不均衡。因为在二分类问题中单一样本的预测结果只有Yes or No，即：真或者假两种结果，所以全体样本的经二分类模型处理后，处理结果不外乎四种情况，每种情况都有一个专门称谓，如果用一个2行2列表格描述，得到的就是“混淆矩阵”，反映分类器或者模型正确预测负样本纯度的能力，减少将正样本预测为负样本，即正样本被预测为负样本占总的正样本的比例。反映分类器或者模型正确预测正样本纯度的能力，减少将负样本预测为正样本，即负样本被预测为正样本占总的负样本的比例。
机器学习-混淆矩阵
2301_77698138的博客
08-19 3952
随着机器学习和人工智能的迅速发展，分类模型成为了解决各种问题的重要工具。然而，仅仅知道模型预测对了多少样本是不够的。我们需要一种更详细、更系统的方法来理解模型的分类能力，以及它在不同类别上的表现。混淆矩阵是机器学习中一种评估分类模型性能的工具，特别是在监督学习中。它主要用于描述分类模型的预测结果与实际样本类别之间的关系。混淆矩阵通过矩阵的形式，展示了每个类别中预测正确的样本数和预测错误的样本数。
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
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通过混淆矩阵，我们可以全面了解分类器的性能，包括精确度（Accuracy）、召回率（Recall，同查全率）和F1分数。 F1-Score是查准率和查全率的调和平均数，用于综合考虑两者，尤其是当正负样本不平衡时，F1-Score能更...
模型评估方法——混淆矩阵 fscore
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http://www.afenxi.com/post/17815 这个网址的混淆矩阵讲的很透彻，值得学习！
混淆矩阵和F1得分的关系：相关但不相同
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是一个表格，用于描述分类模型的预测结果与真实结果之间的关系。它包括四个方面：真正例 (True Positive, TP)、真负例 (True Negative, TN)、假正例 (False Positive, FP) 和假负例 (False Negative, FN)。在评估模型性能时，综合考虑精确度和召回率是很重要的，尤其是在不同的应用场景中。F1得分是一个介于0和1之间的值，越接近1表示模型在精确度和召回率之间取得了更好的平衡。混淆矩阵和F1得分是用于评估分类模型性能的两个相关但不同的概念。
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使用F1分数进行二元分类的度量是很常见的。这就是所谓的调和均值。然而，更通用的F_beta评分标准可能更好地评估模型性能。那么F2 F3和F_beta呢?在这篇文章中，我们将回顾F指标。 介绍 根据许多数据科学家的说法，最可靠的模型性能度量是准确率。但是确定的模型指标不只有一个，还有很多其他指标。 例如，准确率可能很高，但是假阴性也很高。 另一个关键度量是当今机器学习中常见的F指标，用于评估模型性能。 它按比例结合了精度和召回率。 在这篇文章中，我们探讨了建议两者不平衡的不同方法。 混淆矩阵，精度和召回
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Fβ=(1+β²)PR/(β²P+R)Fβ的物理意义就是将准确率和召回率这两个分值合并为一个分值，在合并的过程中，召回率的权重是准确率的β倍。F1分数认为召回率和准确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是准确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是准确率的一半。P和R对应英文分别是Precision和Recall...
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