准确度-召回率曲线(PRC)

于 2024-10-14 11:12:09 发布
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召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线
weixin_41169182的博客
08-07 1338
评价指标混淆矩阵(confusion-matrix)召回率(recall rate)准确率(accuracy rate)ROC曲线AUC(Area Under ROC Curve)P-R曲线 混淆矩阵(confusion-matrix) 真阳性（True Positive，TP）：样本的真实类别是正例，并且模型预测的结果也是正例 真阴性（True Negative，TN）：样本的真实类别是负例，并...
prc曲线 sklearn_机器学习 | 精确率与召回率-适用于每个机器学习人员的直观指南...
weixin_32496547的博客
12-29 894
原标题：机器学习 | 精确率与召回率-适用于每个机器学习人员的直观指南月末寄语继续做自己热爱的事情，为心中的小梦想努力。十月再见，十一月你好 ~前言在机器学习中，我们通常会通过建立模型来解决一个具体问题，理想上,我们肯定想选择一个正好介于欠拟合和过拟合之间的模型。这就是我们学习的目标,但是实际上很难达到。那么对于我们建立的模型，如何评估它的好坏呢？相信你一定听说过精确率、召回率、准确率、F1-Sc...
PRC曲线
猪逻辑公园
05-08 2126
作者：金戈戈链接：https://www.zhihu.com/question/30643044/answer/48955833来源：知乎precision recall curve。和ROC一样，先看平滑不平滑（蓝线明显好些），在看谁上谁下（同一测试集上），一般来说，上面的比下面的好（绿线比红线好）。F1（计算公式略）当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的...
【机器学习】PRC（PR曲线）
littlemichelle
03-24 2万+
与ROC和AUC密不可分，复习的时候觉得PRC也单独写一篇。 问题源自：如何判断一个数据集正负样本是均衡的？ PR和ROC在面对不平衡数据时的表现是不同的。在数据不平衡时，PR曲线是敏感的，随着正负样本比例的变化，PR会发生强烈的变化。而ROC曲线是不敏感的，其曲线能够基本保持不变。 ROC的面对不平衡数据的一致性表明其能够衡量一个模型本身的预测能力，而这个预测能力是与样本正负比例无关的。但...
ROC曲线、PRC曲线
klzhang的专栏
04-13 1万+
转载自　http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html（大牛） 分类、检索中的评价指标很多，Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve...... 一、历史 wiki上说，ROC曲线最先在二战中分析雷达信号，用来检测敌军。诱因是珍珠港事件；由于比较有用，慢慢用到了心理学、医学中的一些检测等应用，慢慢
prc曲线 sklearn_机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC--周振洋
weixin_31293841的博客
02-28 1025
精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同，又有什么联系呢。下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思。针对一个二分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时，会出现四种情况.(1)若一个实例是正类并且被预测为正类，即为真正类(True Postive TP)(2)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为...
用R语言画ROC曲线及精确召回曲线(Precision-Recall Curve)
NickyCat的博客
05-24 5645
R语言绘制ROC曲线和PR曲线
ROC 曲线/准确率、覆盖率（召回）、命中率、Specificity（负例的覆盖率）
weixin_30439067的博客
05-03 5260
欢迎关注博主主页，学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频教程） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&amp...
混淆矩阵评价指标_机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）...
weixin_32568113的博客
01-13 1926
主要内容：机器学习中常见的几种评价指标，它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器！)1、混淆矩阵True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类的数目True Negative(真负， TN)：将负类预测为负类的数目False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类的数目(Type I error)False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类的数目(Type...
机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC
一路前行
10-15 1万+
精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同，又有什么联系呢。下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思。 针对一个二分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时，会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类，即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类，但是被预
评价分类结果（2）--精准度-召回率曲线、ROC曲线
It's You--MXL
08-04 831
目录1.精准度和召回率受决策边界的影响导入数据数据分割逻辑回归各种衡量指标2.改变决策边界3.精准度-召回率曲线4.ROC曲线 1.精准度和召回率受决策边界的影响 导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() X = digits.data y = digits.target.copy() y[digits.targ
PR曲线（Precision-Recall Curve，精确率-召回率曲线）
weixin_44012667的博客
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PR曲线（Precision-Recall Curve，精确率-召回率曲线）是一种用于评估二分类模型性能的工具，特别适用于不平衡数据集。PR曲线通过绘制精确率（Precision）与召回率（Recall）之间的关系，展示模型在不同决策阈值下的表现。
【机器学习】P-R（Precision-Recall Curve）曲线和ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线的基本概念和区别
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ya的博客
08-24 2860
P-R曲线是一个强大的工具，可以帮助研究者和工程师理解和优化分类模型的性能，尤其是在处理那些正类样本相对较少的数据集时TPRTPTPFNTPRTPFNTP​表示正确识别的正类样本占所有实际正类样本的比例P-R曲线：它显示了精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的关系。精确率是正确预测为正类的样本占所有预测为正类样本的比例，而召回率是正确预测为正类的样本占所有实际为正类样本的比例ROC曲线。
PRC 和ROC
u010398562的博客
09-02 6557
一、指标定义 准确率：策略命中的所有相关订单/策略命中的所有订单 召回率：策略命中的所有相关订单/所有的相关订单（包括策略未被命中的） F1-score(F1-分数)：2×准确率×召回率/（准确率+召回率），是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0。（详细介绍见下） ROC:ROC曲线的横坐标为false positive rate（FPR,假正率），纵坐标为true
精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线
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03-04 1920
机器学习 模型度量 精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线介绍说明
使用Python画ROC曲线和PRC曲线
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受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic curve，ROC） 精确召回曲线（Precision recall curve，PRC）
关于precision、recall、ap、PRC曲线、ROC曲线及AUC等参数的说明
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11-19 4430
 原本的代码voc_eval.py给出了prec、rec以及ap的值，在此基础上绘制了PRC曲线、ROC曲线及计算AUC等参数。参考了Faster R-CNN/R-FCN里mAP的计算过程（voc_eval.py解析） prec：它计算的是所有"正确被检索的item(TP)"占所有"实际被检索到的(TP+FP)"的比例 rec:它计算的是所有"正确被检索的item(TP)"占所有"应该检索到的...
机器学习中的精确率召回率和PR曲线
GwentBoy的博客
01-28 9317
文章目录阈值对精确率和召回率的影响精确率-召回率曲线 阈值对精确率和召回率的影响 精确率和召回率是相互矛盾的一组指标，即精确率提高就会导致召回率降低。 假设我有一组样本，分别为蓝色点和红色点，我们想要用算法模型预测出红色点。 当阈值选择在红色分隔线的位置时： 精确率 = 5 / 6 = 0.83 召回率 = 5 / 7 = 0.71 当阈值选择在黑色分割线的位置时： 精确率 = 7 / 10 = 0.7 召回率 = 7 / 7 = 1 当阈值选择在蓝色分割线的位置时： 精确率 = 3 / 3 = 1
分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线
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皮皮blog
06-30 10万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/51788927 ROC曲线和AUC ROC（Receiver Operating Characteristic，接受者工作特征曲线）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。博文介绍ROC和AUC的特点，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC是现...
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