分类器性能评价标准

最新推荐文章于 2023-05-15 17:00:00 发布
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分类专栏： 分类器 正确率 评价 混淆矩阵 文章标签： 数据挖掘 分类器 正确率 召回率
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本文介绍了分类器性能评价的关键指标，包括准确度、错误率、查全率和查准率，并通过混淆矩阵详细解释了这些指标的计算方式，为数据挖掘中的分类器评估提供了清晰的理解。

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分类器性能评价标准有很多，其中比较常用的主要有准确度、错误率、查全率、查准率、F1等。

分类器对测试样本进行分类时，一部分样本被正确分类，一部分样本被错误分类。可以用混淆矩阵对这两种分类结果可视化：

两类分类器的混淆矩阵
  预测类型
+ -
实际类型 + 正确的正例（TP） 错误的负例（FN）
- 错误的正例（FP） 正确的负列（TN）

对角线上是被正确分类的样本，分别是被正确分类的正例（TP个）、被正确分类的负例（TN个）。

次对角线上是被错误分类的样本，分别是被错误分类正例（FP个）、被错误分类的负例（FN个）。

那么：

被正确分类的样本量P = TP + TN

被错误分类的样本量N = FP +

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分类器的评价指标
qq_34823656的博客
03-16 2075
分类器评价标准准确率(Accuarcy)精确率(Precision)和召回率(Recall)ROC和AUC 首先介绍四个概念：TP、TN、FP和FN，下表其实就是混淆矩阵(Confusion Matrix) 准确率(Accuarcy) 这个大家肯定非常熟悉，直接摆出计算公式 Accuracy:分类正确的样本数样本总数\frac{分类正确的样本数}{样本总数}样本总数分类正确的样本数​ = TP&...
评估分类器的性能的指标
Li_318的博客
07-25 2356
评价二分类分类器的性能指标: [Evaluation Metric] ACC [accuracy] 准确度 Precision 精确度 Recall 召回率 F1-score AUC 分类器在测试数据集上进行预测正确或者不正确，可以分为4种情况，分别是： TP : 将正类预测为正类数 FN : 将正类预测为负类数 FP : 将负类预测为正类数 TN: 将负类预测为负类数 1. ACC 对于给定的测试集，分类器正确分类样本数与总样本数之比。 ACC = 正确分类数 / 样本总数 但在b
【机器学习】机器学习分类器性能评判标准（Accuracy、Precision、Recall、P-R曲线、F1 Score、Confuse Matrix等）你是否真的懂了？
让算法融入生活，改变生活！
08-16 3051
文章目录前言1 准确率（Accuracy）2 精确率（Precision）3 召回率（Recall）4 P-R曲线5 F1-Score6 ROC曲线7 AUC值8 混淆矩阵9 多分类参考文献 前言 在机器学习算法中，在模型训练出来之后，总会去寻找衡量模型性能的指标。评价指标是针对将相同的数据，使用不同的算法模型，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协作评估一个模型的好坏，因为众多的评价指标中，大部分指标只能片面的反应模型的一部
分类器评价指标
weixin_30618985的博客
10-31 226
在分类器设计过程中，如何评价分类器至关重要，一个好的评价指标更有利于我们对分类模型进行优化；同时，好的分类器评价指标要求其充分反应出分类器对问题的解决能力，也更容易向使用者、客户展示交互。 在分类问题中，一个实例可能被判定为一下四种类型之一： Ÿ TP(True Positive)：被模型预测为正的正样本； Ÿ FP(False Posit...
分类器性能评价标准研究
12-22
在数据挖掘领域中,不同分类器建立的模型性能不尽相同。对分类器性能的评价是选择优秀分类器的基础。为了更好地对分类器性能进行评估,文中对分类器性能评价标准进行了研究。分析了传统分类器性能评价标准在应用时存在 的一些问题,重点介绍了ROC 曲线(the Receiver Operating Characteristic curve) 和AUC(the area under the ROC curve) 评价方法,并剖析了它们的优缺点。对比分析表明,ROC 曲线和AUC 方法虽然存在着一定的不足,但是在分类器性能评价中所表现出的诱人性质使其必定具有广阔的应用前景。
评价分类器好坏的性能指标———精准率、召回率、F1值、ROC、AUC等
jiemo_99的博客
07-11 4402
作者：京东白条链接：https://www.zhihu.com/question/30643044/answer/222274170来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。精准率、召回率、F1值、AUC、ROC曲线都是评价模型好坏的指标，并且之间相互关联，只是侧重点不同，明确理解各指标的定义，发现区别和联系如：以白条逾期预测模型为例，这是一个有监督的二分类模型...
分类器的分类性能评价指标
04-18
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机器学习分类器评价指标详解（Precision, Recall, PR, ROC, AUC等）（一）
JingpengSun的博客
02-17 6024
机器学习分类器评价指标详解
典型分类器评价指标及实例
盛夏光年
09-29 1594
一、概述 在NLP中，经常需要使用机器学习的分类器。 衡量分类器最常见的指标：准确率与召回率、准确度与F1-Score以及ROC与AUC。 注意：本文以 Scikit-Learn 为环境 二、实验数据 1、导入相关库 from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.datasets import make_c...
利用BP神经来进行分类，不一样的分类器，不一样的感觉。
10-25
利用bp神经网络老进行分类，自己用的话，需要把里面的数据完成你自己的
分类问题性能评价指标详述
越努力 越幸运
06-09 2220
目 录 二分类问题 代码实现 多分类问题 二分类问题 根据样例和学习器预测类别的组合划分为表中四种情况，下图也叫做“混淆矩阵”。 真实情况 预测结果 正例 反例 正例 T...
衡量分类器的性能指标
a130737的专栏
04-06 5518
评价一个分类器的metric的确有不少。  error rate: 这个不讲了， 当然是错误率越低越好。 不过值得提到的就是可以通过一个被称为confusion matrix的办法直观展示classification error。 继而可以引出三个指标。  如下一个three class problem： 表示的意思是总共有8只猫， 6只狗， 13只兔子。 我们的分类器把这17只动
八、机器学习基础知识：分类性能评价指标
最新发布
weixin_42051846的博客
05-15 1586
分别从准确率、精确率、召回率、、F1-score、ROC曲线面积五种方法对机器学习中常见的分类性能评价方法进行介绍，介绍过程中对上述指标的具体公式进行了说明，此外强调了多分类和二分类评价指标之间的区别。
评价分类器的性能
chaoshengmingyue的博客
02-26 3765
1、准确率–0/1损失 对于一个特定的测试点，损失或者为0或者为1，取决于预测是正确还是错误的。显然，这个值越低越好。 不足: （1）、如何评价这个量不容易，如0.2怎么样？ （2）、对于类别数据不平衡的数据，如80%是类别一，20%是类别2，如果我们总 是将对象归为类别1，却也能得到0.2的平均损失。下面介绍一个克服这个问题的方法。 2、
ML基本知识（十）分类器评价指标
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准确率和召回率 对于二分类问题，常用的评价标准为精确率(precision)和召回率(recall), 通常以关注的类为正类(正样本)，其他类为负类(负样本)， 对于分对或者分错，有下列四种情况： TP-> 把正类预测成正类 FN-> 把正类预测为负类 FP-> 把负类预测为正类 TN-> 把负类预测为负类 这里有两个概念，精确率和召回率， 精确率(查准率)为 P=TPT...
机器学习 分类器的性能度量标准
m0_38139098的博客
02-19 201
实际的工作中，度量方式的选择不当可能会造成巨大的损失。如医疗领域、人机协作中的风险预测等。为了尽量减小决策风险，有必要选择正确的度量方式。 而一些我们中文意义上看着比较像的不易区别，这里记录一下。 明确几个表示 TPTPTP 真正例 , 识别为正，实际为正 FPFPFP 假正例 , 识别为正，实际为负 TNTNTN 真负例 , 识别为正，实际为负 FNFNFN 假负例 , 识别为负，实际为正 准确率 Accuracy=TP+TNTP+TN+FP+FNAccuracy=\frac{
机器学习理论之（4）：模型评估方法，如何评价分类器，如何切分数据集，错误类型，二分类的混淆矩阵，多分类混淆矩阵，baseline & benchmark
qq_42902997的博客
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文章目录选择测试数据优秀分类器指标衡量分类器性能的一般方法Question切分训练测试集（Train / test split ）Questions：简单随机划分（random handout）留一法（leave-one-out）留一法交叉验证（leave-one-out cross validation）重复随机分段采样（repeated random subsampling）K-折交叉验证（K-fold cross validation）现实问题解决方案：分层（垂直）采样Question归纳学习假说（I
分类器性能评价总结
谁肯落幕年华的博客
09-27 1295
参考： http://blog.youkuaiyun.com/sinat_26917383/article/details/51114244 一、混淆矩阵 如图所示，是分类的混淆矩阵，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。 混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目，每一行代表了数据的真实归属类别，每
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