分类算法性能的主要指标

最新推荐文章于 2023-11-26 14:43:45 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liushuangfrea/article/details/82229342
博客介绍了机器学习中的评估指标，包括查准率、查全率、F1、AUC、LOSS、Gain和Lift、WOE和IV等。查准率为TP/（TP+FP），查全率为TP/（TP+FN），AUC通过ROC曲线计算，曲线下面积即AUC值。

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真阳：TP
真阴：TN
假阳：P
假阴：TN
1）查准率、查全率、F1
查准率即精确率（precision）:TP/（TP+FP）
查全率即召回率（recall）：TP/（TP+FN）
F-measure：2*precision*recall/(precision+recall)
准确率：accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

2）AUC
TPR=TP/（TP+FN）将真实正样本划分成正样本的概率
FPR=FP/（FP+TN）将真实负样本划分成正样本的概率
以FPR为横轴，TPR为纵轴，画出ROC曲线，曲线下的面积为AUC值

3）LOSS

4）Gain和Lift

5）WOE和IV
机器学习

机器学习｜优化算法 | 评估方法｜分类模型性能评价指标 | 正则化
知识库搭建ing
03-25 2922
机器学习｜正则化｜评估方法｜分类模型性能评价指标｜吴恩达学习笔记（哔哩哔哩视频and课堂PPT笔记梳理）
评价分类模型的性能指标
修炼之路
03-28 1万+
当一个模型构建完成之后，我们可以通过几个不同的性能指标来衡量分类模型的相关性能，常用的分类性能指标有准确率(precision)、召回率(recall)和F1分数(F1-score)。 一、混淆矩阵 混淆矩阵(confusion matrix):是展示分类学习算法的一种性能矩阵(方阵)，包括分类器预测结果真正(true positive)、真负(true negative)、假正(false ...
算法性能指标的衡量
xinyu_1772905676的博客
03-28 1万+
1. 时间复杂度     概念：时间复杂度实际上就是一个函数，用来计算一个算法执行基本操作的次数。基本操作顾名思义，即就是一个算法的最基本的运算，如：计算1+2+...+100,它的基本操作为’+’。  时间复杂度的计算：在实际操作中我们通常关注的是一个算法的最坏运行情况，即对于任意输入规模N，算法运行的最长时间。一般情况下使用O渐进法来计算。    f(N):N为算法规模，f(N)为算法时间复杂...
算法的两大性能指标：时间复杂度和空间复杂度
weixin_43369409的博客
06-26 7378
     算法是对特点问题求解步骤的一种描述。同时具备有5个重要特性： ① 有穷性：一个算法必须重视在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。 ② 确定性：算法中每一条指令必须有确切的含义，读者理解时不会产生二义性。并且，在任何条件下，算法只要唯一的一条执行路径，即对于相同的输入只能得出相同的输出。 ③ 可行性：一个算法是能行的，即算法中描述的操作都是可以通...
分类算法常用评价指标
qq_43703185的博客
08-27 447
原文链接：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/classification-metrics.html 评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 在模型评估过程中，往往需要使用多种不同的指标进行评估，在诸多的评价指标中，大部分指标只能片面的反应模型的一部分性能，如果不能合理的运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。 最近恰好在做文本分类的工作，所以把机器学习分类
分类问题性能指标汇总
jmbigsea的博客
05-07 1504
分类模型的准确性可用如下一系列的指标综合判断或者找出模型或者数据中的一些不合理的地方 1、Correctly Classified Instances(正确分类实例)：正确分类的实例的绝对数量和百分比 2、Incorrectly Classified Instances(错误分类的实例)：错误分类的实例的绝对数量和百分比 3、Kappa statistic(Kappa 统计 或称 Kappa
算法衡量指标
田田的博客
03-06 329
# 算法衡量指标 from sklearn import metrics y_test = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] # 真实标签 predictions = [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, ...
分类算法的评价指标
u011587322的博客
06-13 2132
概述近日学习分类算法时，例如，SVM、KNN和LR等时，一直苦于不知道如何很好的评价训练出来模型的好坏，在查看了大量的网上资料以及机器学习相关的书籍之后，基本明确了在分类算法中常用的评价指标以及相关指标的Python代码实现，闲话说到这，现在简单的对这些评价指标逐步说明一下。概念在机器学习分类算法中，用来对分类算法评价的指标有：准确率（accuracy）、召回率（recall）、精准率（preci...
【AI面试题】分类问题常用的性能度量指标（评价指标）
Roaddd的博客
02-23 1657
分类问题常用的性能度量指标有精确率、召回率、F1、TPR、FPR。 分类问题度量指标的基础是混淆矩阵： 上表中： TP表示正样本被预测为正样本（真正例，True Positive） FN表示正样本被预测为负样本（假负例，False Negative） TN表示负样本被预测为负样本（真负例，True Negative） FP表示负样本被预测为正样本（假正例，False Positive） ● 准确率： 所有预测正确的样本（正样本预测为正，负样本预测为负）与所有样本的比值： ● 精确率（查准率）： .
算法性能评价指标概括
weixin_42756682的博客
11-02 2620
这里写目录标题目标检测算法IoU交并比分类问题预备知识：TP，TP，FP，FN准确率（Accurancy）精确率（Precision）召回率（Recall）F-Score平均正确率Average Precision, APROC曲线AUC值RP曲线 目标检测算法 IoU交并比 概念介绍参考链接 IoU 的全称为交并比（Intersection over Union）， 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。 如何计算IoU呢？ 我们首先需要计算交集，并集通过两个边框的面积的和减
融合算法性能评价指标
奔袭的算法工程师
07-01 4374
多目标跟踪器的性能需要某些指标来进行度量，目前使用比较广泛的评测指标主要有 Bernardin 等人定义的 CLEAR MOT 指标、Ristani 等人定义的 ID scores 指标以及最新的 Luiten 等人定义的HOTA 指标。
【最全的】分类算法的性能度量指标
Amy9_Miss的博客
09-23 2957
机器学习分类算法的评价指标有：混淆矩阵（Confuse Matrix）、准确率（Accuracy）、错误率（ErrorRate）、精准率（Precision）和召回率（Recall）、F1 Score、ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)、AUC（Area Under the Curve）、KS曲线、Lift值、P-R曲线 。 接下来对以上这些指标进行一一解释，并给出多分类问题的综合评价指标，如宏平均、微平均、Kappa系数，最后用一个多分类实例来计算
分类算法评价指标详解
dfly_zx的博客
02-26 2162
一、基本概念 评价指标是针对模型性能优劣的一个定量指标。 一种评价指标只能反映模型一部分性能，如果选择的评价指标不合理，那么可能会得出错误的结论，故而应该针对具体的数据、模型选取不同的的评价指标。 本文将详细介绍机器学习分类任务的常用评价指标：混淆矩阵（Confuse Matrix）、准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 Score、P-R曲线（Precision-Recall Curve）、ROC、AUC。 二、混淆矩阵（Confuse Matri
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衡量算法的标准（五个）： 注意：都是以大概词汇来进行描述，因为都只是以数学上的公式来进行运算出来的。 1：时间复杂度： 可以简单的说就是：大概程序要被执行的次数，而非时间。注意：是次数，不是时间，因为不同机器的性能是不一样的,不要用计时器在那里计时谁的更快。当然，如果在同一台电脑上运行计时另说。 Question：怎样看待一个程序执行的速度是快还是慢？ Answer：要看他里边最关键的运行次数最...
分类算法中常用的评价指标
PacosonSWJTU的博客
02-28 3114
转自： 分类算法中常用的评价指标 来自网络，备份勿忘！ 对于分类器（分类算法），评价指标主要有：1）Precision；2）Recall；3）F-score;4)Accuracy;5)ROC;6)AUC 1.首先，介绍混淆矩阵的概念。 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真
算法的概念以及其评价指标总结
yzyzy12138的博客
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ROC（Receiver Operating Characteristic）翻译为"接受者操作特性曲线"。曲线由两个变量1-specificity 和 Sensitivity绘制. 1-specificity=FPR，即负正类率。Sensitivity即是真正类率，TPR(True positive rate),反映了正类覆盖程度。这个组合以1-specificity对sensitivity,即是以代价(costs)对收益(benefits)。
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