精确率 召回率 RoC曲线 PR曲线

最新推荐文章于 2025-04-11 15:40:04 发布
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本文介绍了统计学中的第一类和第二类错误，详细讲解了TP、TN、FP、FN的概念，并定义了精确率、召回率、特异性、F1值及其计算方式。此外，探讨了ROC曲线和PR曲线，强调了ROC曲线下的AUC值在衡量模型性能上的重要性，以及如何利用这些指标评估分类模型的优劣。

ps1:统计中，第一类错误：事实为真，被认为是假

                   第二类错误：事实为假，确认为是真

ps2:Roc曲线，曲线上每一个点对应一个模型，对于同一条曲线上，是指同一个算法中所有模型，不同曲线代表图通算法。

1  TP, TN, FP, FN的概念

    图如下所示，里面绿色的半圆就是TP(True Positives), 红色的半圆就是FP(False Positives), 左边的灰色长方形（不包括绿色半圆），就是FN（False Negatives）。右边的 浅灰色长方形（不包括红色半圆），就是TN(True     Negatives)。这个绿色和红色组成的圆内代表我们分类得到模型结果认为是正值的样本。

                                                    

    TP(true positives):是指预测认为是对的(positives),并且确实为对的(true)    

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机器学习指标：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
大鹏的专栏
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还是拿之前的例子，总样本中，90% 是正样本，10% 是负样本。这里，TPR 只关注 90% 正样本中有多少是被真正覆盖的，而与那 10% 毫无关系，同理，FPR 只关注 10% 负样本中有多少是被错误覆盖的，也与那 90% 毫无关系，所以可以看出：如果我们从实际表现的各个结果角度出发，就可以避免样本不平衡的问题了，这也是为什么选用 TPR 和 FPR 作为 ROC/AUC 的指标的原因。举个简单的例子，比如在一个总样本中，正样本占 90%，负样本占 10%，样本是严重不平衡的。这样不利于模型的学习。
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  欢迎关注博主主页，学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频教程） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_med...
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