机器学习模型评估——P-R曲线、ROC-AUC、偏差方差等

P-R曲线详解
最新推荐文章于 2025-09-14 15:58:04 发布
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本文深入解析了P-R曲线，一种评估分类模型性能的重要工具。详细介绍了查准率(Precision)和查全率(Recall)的概念，以及如何通过P-R曲线的面积、平衡点(BEP)和F1度量来比较不同模型的性能。

P-R曲线

①P-R曲线（查准率precision-查全率recall)，P和R是一对矛盾的向量，一般呈反比关系， P=TP/(TP+FP)，R=TP/(TP+FN)。
②在P-R曲线中，
可根据面积大小来比较性能的高低，
也可根据平衡点BEP（Break-Even Point 即"P=R"时的取值）来比较性能。
还可根据F1度量比较性能：F1=2PR/(P+R)=2*TP/(样例总数＋TP-TN)

ROC

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