一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC

最新推荐文章于 2024-06-12 16:13:12 发布
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该博客旨在帮助读者彻底理解准确率、精准率、召回率、真正率、假正率以及ROC/AUC等概念。这些指标在信息技术领域，尤其是数据分析、机器学习等方面有着重要应用，理解它们有助于更好地评估模型性能。
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
chase
08-24 4万+
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
模型评价指标----准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
最新发布
m0_37737957的博客
08-28 1611
1、精确率（Precision）与召回率（Recall） 2、Precision-recall 曲线、F1-score与准确率（accuracy） 3、ROC、AUC 4、Per-Region-Overlap（PRO）
一文理清楚，准确率，精度，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
weixin_44467105的博客
02-14 2755
一.混淆矩阵 如上图为一个混淆矩阵， True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本； True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ； False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本； False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本； 相对应的， True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵...
机器学习分类问题指标评估内容详解（准确率、精准率、召回率、F1、ROC、AUC等）
Emins的博客
07-04 1万+
看懂机器学习指标：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
ROC/AUC、精准率、召回率、真正率，假正率等指标含义，学习笔记
weixin_50007828的博客
04-14 2245
1. 混淆矩阵 对于二分类模型，预测值与真实值的组合情况，行成了混淆矩阵。 第一个字母表示是否预测正确（T/F），第二个表示预测为 P/1 还是 N/0。 2. 准确率 预测正确的结果占总样本的百分比，准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 样本不平衡时，该指标失效。 3. 精准率 Precision，也即查准率，在所有被预测为正的样本中实际为正样本的概率，精准率=TP/(TP+FP) 4. 召回率 Recall，也即查全率，在实际为正的样本中被预测为正样本的概率，查全率=TP/(TP+FN)
【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
Python数据科学
10-14 2万+
作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析 非经作者允许，禁止任何商业转载。 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之前背下来了，但是一紧张大脑一片空白全...
【机器学习Q&A】准确率、精确率、召回率、ROC和AUC
小哲的博客
06-28 1422
评价指标的局限性问题1：准确率的局限性问题2：精确率与召回率的权衡问题3：平方根误差的“意外”参考资料 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。 本文将详细介绍机器学习分类任务的常用评价指标：准确率（Accuracy）、精确率（Prec
一文读懂混淆矩阵，准确率，精准率，召回率，漏检率，P-R曲线 ROC，AUC 的区别和联系
changdejie的专栏
09-15 9123
经常对这些概念比较混淆，下面对这些概念进行深入和系统的理解。 其中 P（Positive）：代表实际正确 N（Negative）：代表实际错误 T（True）：代表预测正确 F（False）：代表预测错误 准确率和错误率。 我们可以很自然的想到准确率，准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下： 准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，错误率则是，1-准确率 虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡的情况下...
一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标
sdgfafg_25的博客
06-12 2万+
ROC 曲线，即接收者操作特征曲线，ROC曲线产生于第二次世界大战期间，最早用在信号检测领域，侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰）。现在是是用来评价二分类模型性能的常用图形工具。它通过显示真阳性率（True Positive Rate，简称 TPR）与假阳性率（False Positive Rate，简称 FPR）之间的权衡来帮助我们理解模型的分类能力。AUC，即曲线下面积（Area Under Curve），是 ROC 曲线下面积的一个数值表示。它提供了一个定量的指标，用来衡量分类模型的整体表现。
算法金 | 一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标
算法金「全网同名」的博客
06-11 1954
ROC 曲线，即接收者操作特征曲线，ROC曲线产生于第二次世界大战期间，最早用在信号检测领域，侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰）。现在是是用来评价二分类模型性能的常用图形工具。它通过显示真阳性率（True Positive Rate，简称 TPR）与假阳性率（False Positive Rate，简称 FPR）之间的权衡来帮助我们理解模型的分类能力。AUC，即曲线下面积（Area Under Curve），是 ROC 曲线下面积的一个数值表示。它提供了一个定量的指标，用来衡量分类模型的整体表现。
随机森林分类器测试数据
11-28
csv表格中为随机森林分类器的测试数据，属性：Disbursed Existing_EMI ID Loan_Amount_Applied Loan_Tenure_Applied Monthly_Income Var4 Var5 Age EMI_Loan_Submitted_Missing Interest_Rate_Missing Loan_Amount_Submitted_Missing Loan_Tenure_Submitted_Missing Processing_Fee_Missing Device_Type_0 Device_Type_1 Filled_Form_0 Filled_Form_1 Gender_0 Gender_1 Var1_0 Var1_1 Var1_2 Var1_3 Var1_4 Var1_5 Var1_6 Var1_7 Var1_8 Var1_9 Var1_10 Var1_11 Var1_12 Var1_13 Var1_14 Var1_15 Var1_16 Var1_17 Var1_18 Var2_0 Var2_1 Var2_2 Var2_3 Var2_4 Var2_5 Var2_6 Mobile_Verified_0 Mobile_Verified_1 Source_0 Source_1 Source_2
随机森林_随机森林算法_随机森林回归算法_随机森林_
10-03
随机森林算法随机森林是一种比较新的机器学习模型。
【一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC】
weixin_44625736的博客
08-29 388
ROC/AOC
一篇文章真正讲懂模型评估指标(准确率，召回率，精确率，roc曲线，AUC值）
ak_bingbing的博客
11-11 2481
在机器学习领域，评估模型性能是至关重要的一步。本篇博客将重点讨论模型评估指标中的准确率，召回率，精确率，AUC值以及ROC曲线，并提供了相应的代码实现。召回率是衡量模型在识别正例中正确率的指标，而ROC曲线则是一种直观且常用的模型评估工具。通过阅读本篇博客，读者将对模型评估指标中的召回率和ROC曲线有更深入的理解，并掌握了使用Python实现这些指标的方法。这些知识和技巧将帮助读者更好地评估和优化自己的机器学习模型。
深度学习中准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率、F1-Score、AP&mAP、ROC曲线、AUC、MAE、MAPE、MSE、RMSE、R-Squared等指标的解释说明
yueguang8的博客
03-20 1万+
在深度学习学习中，有许多常用的评估指标用于衡量模型的性能。下面是一些常见的指标及其定义和说明。关键名字解释：TP表示真正例（True Positive），即模型正确预测为正例的样本数量；TN表示真负例（True Negative），即模型正确预测为负例的样本数量；FP表示假正例（False Positive），即模型错误地将负例预测为正例的样本数量；FN表示假负例（False Negative），即模型错误地将正例预测为负例的样本数量。
准确率、精确率、召回率和F-score
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Joseph__Lagrange的博客
06-05 3万+
文章目录一、TP、FP、FN和TN二、 准确率(accuracy)、精确率（precision）、召回率（Recall）、F-score三、各个指标意义和优缺点 一、TP、FP、FN和TN 举例来说，用血压值来检测一个人是否有高血压，测出的血压值是连续的实数（从0~200都有可能），以收缩压140／舒张压90为阈值，阈值以上便诊断为有高血压，阈值未满者诊断为无高血压。二元分类模型的个案预测有四种结...
记录5个模型（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、XGBoost）关于accuracy、precision，recall和F1-score、auc值的评分表格，并画出ROC曲线。
qq_35098624的博客
05-31 6780
记录5个模型（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、XGBoost）关于accuracy、precision，recall和F1-score、auc值的评分表格，并画出ROC曲线。 数据集下载地址： 链接: https://pan.baidu.com/s/1eAxEpYv5jtZahDuGCIkGrw 提取码: 1024 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.pr
分类算法详解：混淆矩阵与准确率召回率分析
为了直观展示不同阈值下的表现，资料提到了ROC曲线和AUC值，前者绘制的是真正例率（TPR）与假正例率（FPR）的关系，后者则量化了模型整体判别能力。最后，该资料结合Python代码示例，演示了如何使用Scikit-learn库...
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