11、分类器性能评估与优化全解析

分类器性能评估与优化全解析

在分类任务中，我们常常会遇到各种性能评估指标和分类策略的选择问题。下面将详细介绍ROC曲线、多类别分类、错误分析和多标签分类等重要概念和方法。

1. ROC曲线及其应用

当有人提出要达到99%的精度时，我们应该追问对应的召回率是多少。这是因为精度和召回率之间往往存在权衡关系。而ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）就是一种用于评估二元分类器性能的常用工具。

ROC曲线绘制的是真正率（True Positive Rate，TPR，也就是召回率）与假正率（False Positive Rate，FPR）的关系。FPR是将负样本错误分类为正样本的比例，它等于1减去真负率（True Negative Rate，TNR），TNR也称为特异性。因此，ROC曲线实际上是绘制灵敏度（召回率）与1 - 特异性的关系。

要绘制ROC曲线，我们可以使用 roc_curve() 函数来计算不同阈值下的TPR和FPR：

from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_train_5, y_scores)

然后使用Matplotlib绘制FPR和TPR的关系：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_roc_curve(fpr, tpr,