【模型评估】混淆矩阵之 ROC-AUC曲线、PRC曲线

【Machine Learning】机器学习中的性能度量 机器学习中的性能度量 在前面中的的小节中有如下的两个性能度量 错误率:分类错误的样本数占总样本数的比例 精度:1-错误率 通常情况下,单单使用这两个性能度量,不能很好的反应模型的训练结果。所以需要借助其他指标来评价模型的好坏。 均方误差、错误率与精度 在回归模型中,常用的性能度量是均方误差(mean squared error) E(f;d)=1m(f(xi)−yi)2E(f;d) = \fr... 阅读详情

ROC - NUC

图片来自维基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic
部分摘自http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/51788927
ROC定义

ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。为FPR(X轴)与TPR(Y轴)画出的曲线,定义请看 混淆矩阵(Confusion matrix)及其指标 。
ROC曲线

帮助记忆的个人理解,将二分模型结果分为正和反,
TPR 为 预测正向,真实正向,占所有真实正向的比例 TP/P
FPR 为 预测正向,真实反向,占所有真实反向的比例 FP/N
ROC绘制方法
  1. 计算所有样本的
《美团机器学习实践》学习笔记:机器学习中的模型评价指标(一)——分类模型评估 对数损失函数(log loss):分类问题的输出结果是每个类别的概率,log-loss的输出的概率就表示其所属的类别的置信度。 对于二分类问题,log loss的计算公式为: 其中N代表样本数量,代表第i个样本的真实值(0或1),代表第i个样本为1的概率。 对于多分类问题... 阅读详情

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导语:本文是模型评估指标系列的第一篇,将详细地介绍分类模型中基于混淆矩阵衍生出来的各个指标的计算公式,如准确率,精确率,召回率,FPR,TPR,ROC曲线的绘制逻辑,AUC的计算公式等。本文首发在个人知乎和微信公众号:一直学习一直爽 文章目录混淆矩阵-Confusion Matrix准确率-Accuracy精确率-Precision召回率-RecallF1-调和精确率与召回率真正率-TPR假正率-FPRKS灵敏度-Sensitivity特异度-Specificity从点到线-ROC曲线从点到线-PRC曲.

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