如何理解PR曲线

火星种萝卜 火星种萝卜 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 1.2k累计阅读 1.2k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄19年
关注
转载 最新推荐文章于 2026-03-12 00:23:04 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
机器学习——性能度量（PR曲线和ROC曲线） 性能度量：衡量模型泛化能力的评价标准（反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果。模型的好坏，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。P为precision即精准率（查准率），R为recall即召回率，所以P-R曲线是反映了准确率与召回率之间的关系。一般横坐标为recall，纵坐标为precision。ROC全称Receiver Operating Characteristic，即受试者工作特征，坐标图式的分析工具。 阅读详情

https://www.jianshu.com/p/557c4bdd2f2d

收录于
统计学

当前文章被收录于：

统计学
17 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
原文链接：https://www.jianshu.com/p/557c4bdd2f2d>
PR曲线以及ROC曲线的简单理解 首先，了解一下混淆矩阵，如下表：其中TP+FP+TN+FN = 样例总数查准率P：P=TP/(TP+FP)查全率R：R=TP/(TP+FN)TP：把正例正确的分类为正例FN：把正例错误的分类为反例TN：把反例错误的分类为正例FP：把反例正确的分类为反例真正率TPR：预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本（真实结果为正例样本）的比例假正率FPR：预测为正例但实际为负例的样本占所有负例样本（真是结果为负例样本）的比例举个例子此时的混淆矩阵为此时查准率P和查全率R为。 阅读详情

相关推荐

混淆矩阵与PR曲线、ROC曲线的理解与使用

混淆矩阵与PR曲线、ROC曲线的理解与使用 1.混淆矩阵 对于分类器而言，一个比较好的评估指标是混淆矩阵。下面通过一个表格具体展示。 Neg（非A） Pos（A） Neg（非A样本） 90(TN) 10(FP) Pos（A样本） 30(FN) 70(TP) 其中Neg表示非A类，pos表示A类。从表格中可以得知，此分类器更能有效地识别非A样本，而对于A样本的识别能力不足。...

JustKian的博客 3125

机器学习实验三之——ROC与PR曲线

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是用来评估二分类模型性能的一种常见方法。它是基于分类模型对不同阈值下的预测结果进行排序，并计算真正率（True Positive Rate，即召回率）和假正率（False Positive Rate）之间的关系而得到的曲线。真正率指分类器在所有实际为正例中正确预测为正例的比例，可以通过以下公式计算： 真正率 = TP / (TP + FN)

m0_63916929的博客 1万+

用简单实例理解ROC曲线和PR曲线

用实际例子的应用理解P-R曲线和ROC曲线的原理

Scanf_void_he的博客 751

PR曲线详解

目录PR曲线概念precision（精准率）和recall（召回率）PR曲线功能说明 PR曲线概念 PR曲线中的P代表的是precision（精准率），R代表的是recall（召回率），其代表的是精准率与召回率的关系，一般情况下，将recall设置为横坐标，precision设置为纵坐标。 precision（精准率）和recall（召回率） 上述中介少了PR曲线的实质代表为precision（精准率）和recall（召回率），但是这二者是什么呢？下面咱们进行相关的讲述。 首先，我们了解一下混淆矩阵，如下表

gz7seven 7万+

Datawhale《深度学习-NLP》Task1- 召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线学习理解

Task1 数据集探索 1. 数据集 数据集：中、英文数据集各一份 中文数据集：THUCNews THUCNews数据子集：https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码：qfud 英文数据集：IMDB数据集 Sentiment Analysis 2. IMDB数据集下载和探索 参考TensorFlow官方教程：影评文本分类 | TensorFlow 科赛 ...

mxs1123的博客 1366

19. PR曲线是什么？如何计算？

PR（Precision-Recall）曲线是一种用于评估二分类模型性能的工具，重点关注的是正例的精确性（Precision）和召回率（Recall）之间的权衡关系。与ROC曲线不同，PR曲线将真正例率（TPR）和假正例率（FPR）替换为精确性和召回率，因此更适合于不平衡类别分布的情况，其中正例的数量较少。

weixin_44808274的博客 1466

机器学习——pr曲线、roc曲线

AUC值（ROC曲线下的面积）可以用来衡量分类器的性能，一般情况下，AUC值越大，分类器的性能越好。计算公式为TP/(TP+FN)，其中TP是真正例的数量（即正确预测为正的正例样本数量），FN是假负例的数量（即错误预测为负的正例样本数量）。计算公式为FP/(FP+TN)，其中FP是假正例的数量（即错误预测为正的负例样本数量），TN是真负例的数量（即正确预测为负的负例样本数量）。：精确率被定义为“正例预测正确的概率”，即预测为正例并且实际也为正例的样本数除以所有被预测为正例的样本数。

achuai0917的博客 3973

PR曲线和ROC曲线理解2---进阶理解

前段时间写了ROC曲线和PR曲线的思想，这次做一些延伸： PR曲线计算范围：大于阀值的那些样本计算得到。 而ROC曲线计算范围：根据阀值点对全量样本判断，进而依据全量样本计算。 1、什么是BEP（best event point），怎么选择 BEP是PR曲线中P=R时对应的阀值点，即在哪一个阀值下，精确率p和召回率r会相等。结合pr曲线趋势理解，bep越大，说明pr曲线越靠近右上角，...

qm5132的博客 2718

Roc曲线和PR曲线的理解与简单的代码实现

文章目录Roc曲线和PR曲线的理解及简单的代码实现1.引言2.几个度量的介绍与理解3.PR曲线的理解4.Roc曲线的理解5.简要代码绘制两种曲线 Roc曲线和PR曲线的理解及简单的代码实现 1.引言 Roc曲线和PR曲线常被用来在二分类问题中评估一个分类器的性能，所以在机器学习中搞清楚两种曲线的原理及其区别与实现是非常基础也是非常重要的。 2.几个度量的介绍与理解 首先我们必须要了解混淆矩阵：表示...

qq_45603919的博客 3750

预测概率、ROC曲线和PR曲线：理解、应用和比较

ROC曲线可以通过改变分类模型的分类阈值来绘制出不同的点，从而呈现出模型在不同阈值下的性能。在ROC曲线中，曲线下面积（Area Under Curve，AUC）越大，表示模型的性能越优秀。同时，ROC曲线的AUC值可以用于比较不同模型的性能，AUC越大的模型通常具有更好的分类性能。ROC曲线和PR曲线是用于评估分类模型性能的工具，它们分别展示了模型在不同阈值下的性能表现。而ROC曲线和PR曲线则是常用的评估分类模型性能的工具，它们可以帮助我们理解和比较不同模型的性能表现。

loop_syntax648的博客 502

Jaspersoft Studio安装与配置全攻略：从下载到首个报表生成

本文提供Jaspersoft Studio从下载、安装到创建首个报表的完整实战指南。详细介绍了如何获取安装包、配置工作空间，并通过可视化设计器创建报表模板、添加参数与字段，最终实现数据预览与PDF导出。帮助Java开发者快速掌握这一强大的开源报表工具，提升报表开发效率。

weixin_28826521的博客 704

三分钟带你理解ROC曲线和PR曲线

Roc曲线和PR曲线常被用来在二分类问题中评估一个分类器的性能，所以在机器学习中搞清楚两种曲线的原理及其区别与实现是非常基础也是非常重要的。

guopeiAI 3069

cutlass2.x源码解读之PitchLinearStripminedThreadMap

TensorCoord：使用layout::PitchLinearCoord作为张量坐标。Shape：使用模板参数Shape_作为tile的形状,kThreads：线程总数，定义为模板参数Threads。kElementsPerAccess：每次访问的元素数，定义为模板参数ElementsPerAccess。ThreadAccessShape：线程访问的形状，使用layout::PitchLinearShape定义。内部实现细节：ShapeVec。

jiangjkd的专栏 790

ROC曲线与PR曲线的理解与简单实现

混淆矩阵：表示模型将样本分类的结果的矩阵在Roc曲线和PR曲线中有四个重要的度量：精确率(查准率)，召回率(查全率)，真正例率，假正例率。

m0_63567560的博客 230

使用DeepSeek、MCP和AKShare实现智能金融问答系统技术方案

DeepSeek是由深度求索公司开发的大规模语言模型，最新版本DeepSeek-V3采用混合专家(MoE)架构，拥有671B参数，激活37B参数，在多项基准测试中表现优异3。要使用DeepSeek的API服务：访问DeepSeek平台注册账号获取API Key(形如AKShare是基于Python的金融数据接口库，提供股票、基金、期货、宏观经济等领域的海量数据。主要特点包括：免费开源，数据源丰富支持多种数据格式(DataFrame/JSON)持续更新维护安装命令。

Kin 3174

基于新张量核范数的TRPCA：多维数据低秩稀疏分解的理论与实践

本文深入探讨了基于新张量核范数的TRPCA（张量鲁棒主成分分析）技术。该技术通过t-product运算和新定义的张量核范数，能有效从多维数据（如视频、彩色图像）中分离低秩背景与稀疏前景/噪声。文章结合理论、核心算法（ADMM、t-SVT）及图像恢复、视频背景建模等实战案例，展示了其在处理复杂多维数据分解任务中的强大优势。

weixin_29173777的博客 269

PR曲线和ROC曲线理解

PR曲线和ROC曲线是数据挖掘中2个常见的评估指标（对于二分器而言），理解如下： 一、pr曲线： 1）y轴为precision，x轴为recall。 2）pr曲线上各个取值为当前p下，样本判断结果：大于p的为正样本，反之为负样本。 3）pr曲线从左到右的取值点，为p值降序下的锚点。 4）随着p值降低，越多样本判为正样本，recall不断增大，而precision则计算大于p的那些样本的p...

qm5132的博客 7544

SAP 公司间采购简介

SAP公司间采购（Intercompany Procurement）是指企业集团内部不同法人实体之间的采购和销售流程。这种流程在跨国公司或有多个独立运营子公司的企业中非常常见。SAP提供了标准的功能来处理公司间采购，确保财务和物流流程的透明性和效率。以下是SAP公司间采购的基本流程及其相关模块的简介。

我小时候很黑的博客 1378

matlab pr曲线实例,再理解下ROC曲线和PR曲线 | 丕子

大家都发表下对着俩曲线的理解吧。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，慢慢用到了机器学习、数据挖掘等领域中来了，用来评判分类、检测结果的好坏。百科：ROC曲线指受试者工作...

weixin_42202595的博客 1868

【WRF-GHG 教程上】完整教程（2024年更新版）

完整教程（2024年更新版）

WW、forever的博客 1435

【重温童年】基于tkinter模块设计的Q宠大乐斗武器升星模拟器：重温经典，畅享休闲时光

与传统的Q宠大乐斗不同，这款模拟器还加入了一个创新的功能——自定义升星概率。玩家可以根据自己的喜好和策略，为不同的武器设置不同的成功率和降级率。比如，你可以将“嗜血”这把武器的升星难度设置得极高，以体现其稀有性和强大威力；也可以将“平底锅”这样的普通武器设置得相对容易升星，让玩家在升级过程中感受到更多的成就感。这种自定义的概率设置，不仅增加了游戏的趣味性和挑战性，还让玩家在升级过程中有了更多的策略和选择。你可以根据自己的武器库和卷轴数量，制定出最合适的升级计划，从而在游戏中占据先机。

nmdbbzcl的博客 1238

再理解下ROC曲线和PR曲线

再理解下ROC曲线和PR曲线 2012年11月15日 ⁄ 技术 ⁄ 共 4133字 ⁄ 评论数 4 ⁄ 被围观 15,026+ 大家都发表下对着俩曲线的理解吧。 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

baidu_32211041的博客 1172

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

关于精确率与召回率、PR曲线的理解

关于精确率与召回率、PR曲线的理解 1.精确率        precision在西瓜书上被称作查准率 P=TPTP+NP=被判定成正例的正例被判定成正例的正例+被判定成正例的反例......(1)P=\frac{TP}{TP+NP}=\frac{被判定成正例的正例}{被判定成正例的正例+被判定成正例的反例}......(1)P=TP+NPTP​=被判定成正例的正例+被判定成正例的反例被判定成正例的正例​......(1)       &

qq_43631971的博客 958

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。

一起理解PR曲线、ROC曲线、根据曲线选择更好的学习器

【一起理解指标】PR曲线、ROC曲线、根据曲线选择更好的学习器

SpaceSunflower 's ML/DL home 727

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
上一篇： Recall（召回率）和 sensitivity（灵敏性）是同一个概念，其他无相同点
下一篇： 2020-08-24绘制ROC   PR曲线 核心方法总结 ，计算AUC核心方法
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
火星种萝卜
火星种萝卜
博客等级 码龄19年 438粉丝 304原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值