同理，因为真率和假率是之于真实样本量的，所以真阳性率 + 假阴性率 = 1, 假阳性率 + 真阴性率 = 1。...不太严谨的总结矩阵：率 阳性 阴性 合计预测正确/真真阳性率假阴性率1 预测错误/假假阳性率真阴性率1 率 阳性阴性合计预测正确/真0% 100%1 预测错误/假0% 100%...混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表。以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。...其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值，下面我们先以二分类为例，看下矩阵表现形式：值得注意的是，混淆矩阵并不规定行和列是否由真实或预测值组成，因此计算时一定要注意矩阵的方向。...这看起来是个好事，因为它在倾斜的数据集上依然保持了稳定的物理意义（类似准确率）。但是，另一方面，这说明在负例数量远大于正例数量的极度倾斜的数据集上，AUC of ROC 可能失真。
通过比较已知的标签和预测类别为每个数据点进行划分，结果可以分为四个类别： 真阳性（TP），预测类别和标签均为阳性； 真阴性（TN），预测类别和标签均为阴性； 假阳性（FP），预测类别为阳性但标签为阴性；...它们通常在一个叫作混淆矩阵的表格中呈现（如表1-1）。 ▼表1-1 混淆矩阵 准确率 准确率是分类模型的一个评估指标。它定义为正确预测数除以预测总数。...在数据集不平衡的情况下，准确率不是理想的指标。举例说明，假设一个分类任务有90个阴性和10个阳性样本；将所有样本分类为阴性会得到0.90的准确率分数。...精度和召回率是评估用例不平衡数据的训练模型的较好指标。 精度 精度定义为真阳性数除以真阳性数加上假阳性数的和。精度表明当模型的预测为阳性时，模型正确的概率。...召回率 召回率是一个很好的指标，可用于假阴性较高的情况。召回率的定义是真阳性数除以真阳性数加上假阴性数的和。 F1度量 F1度量或F1分数是精度和召回率的调和平均值或加权平均值。
评估分类器在不平衡数据集上的性能的一个有用工具是基于混淆矩阵的指标。该矩阵提供了模型做出的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性预测的细分，从而可以更细致地了解其性能。...在不平衡数据集上评估模型时，考虑各种指标非常重要，以便全面了解其功能。 混淆矩阵的快速回顾：在评估分类器的性能时，考虑各种指标很有帮助。...混淆矩阵是理解真阳性 (TP) 预测和假阴性 (FN) 预测的有用工具，在真阳性 (TP) 预测中，模型正确识别了阳性类，在假阴性 (FN) 预测中，模型错误地将样本分类为负类实际上是积极的。...混淆矩阵还提供有关假阳性 (FP) 预测的信息，其中模型错误地将样本识别为实际上是阴性的阳性类，以及真阴性 (TN) 预测，其中模型正确识别了阴性类。...通过考虑这些不同类型的预测，我们可以更全面地了解模型的性能。 为了了解分类器的性能，重要的是要考虑一系列评估指标。准确率、精确率和召回率是三个常用的指标，可以从混淆矩阵中计算出来。
定义 对于类别0和1的二进制分类问题，所得混淆矩阵具有以下结构： 预测/参考 1 0 1 TP FP 0 FN TN 其中TP表示真阳性的数量（模型正确预测阳性类别），FP表示假阳性的数量（模型错误预测阳性类别...敏感性（召回率），精确度（阳性预测值，PPV）和特异性（真阴性率，TNV）的定义如下： 灵敏度确定正确预测来自阳性分类的观察结果的速率，而精度则表明正确预测预测的正确率。...另一方面，特异性是基于假阳性的数量，它表示正确预测来自阴性类别的观察结果的速率。 敏感性和特异性的优势 基于敏感性和特异性的模型评估适用于大多数数据集，因为这些措施会考虑混淆矩阵中的所有条目。...敏感性处理真假阳性和假阴性，而特异性处理假阳性和假阴性。这意味着当同时考虑真阳性和阴性时，敏感性和特异性的结合是一项整体措施。...让我们假设一个临床数据集，其中90％90％的人患病（阳性），只有10％10％的人健康（阴性）。让我们假设我们已经开发了两种测试来对患者是疾病还是健康进行分类。
上图展示了一个二元分类的混淆矩阵，从该混淆矩阵可以得到以下信息： 样本数据总共有 5 + 2 + 4 + 4 = 15 个 真实值为 1 并且预测值也为 1 的样本有 5 个，真实值为 1 预测值为 0...二元分类问题可以获得 True Positive（TP，真阳性）、False Positive（FP，假阳性）、 False Negative（FN，假阴性） 和 True Negative（TN，真阴性...这四个值分别对应二元分类问题的混淆矩阵的四个位置。 小技巧：上面的这四个概念经常会被搞混淆（难道混淆矩阵的名称就是这么来的？），这里有个小方法帮你记住它。在医学上，一般认为阳性是患病，阴性是正常。...所以只要出现“阳性”关键字就表示结果为患病，此外，阳性也分为真阳性和假阳性，从名称就可以看出：真阳性表示确确实实的阳性，也就是说实际为阳性（患病），预测也为阳性（患病）；假阳性表示不真实的阳性，也就是说实际为阴性...真阴性和假阴性也可以按照上面的方式来简单理解。 ? 很明显，这里的 TP=5，FP=2，FN=4，TN=4。
1.理解混淆矩阵 所谓混淆矩阵，是指将模型对各个测试数据的预测结果分为真阳性、真阴性、假阳性和假阴性并对符合各个观点的预测结果的数量进行统计的一种表格。...其中，真阳性和真阴性表示机器学习模型的回答是正确的，假阳性和假阴性则表示机器学习的模型回答是错的。...2.编程实现混淆矩阵 使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix()函数对混淆矩阵中的数据进行观察。...产生的混淆矩阵的格式如下图所示： 混淆矩阵练习： 3.准确率 所谓准确率，是指在所有的事件中，预测结果与实际情况相符（被分类到TP和TN中）的事件所占的比例。...精确率表示的是预测为阳性的数据中，实际上属于阳性的数据所占的比例 召回率表示的是属于阳性的数据中心，被预测为阳性的数据所占的比例 F值是由精确率和召回率两者组合计算的值（调和平均） 精确率、召回率
在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。...比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这个预测的三类问题的混淆矩阵如下表所示： ? 一个三类问题的混淆矩阵 利用混淆矩阵可以充分理解分类中的错误了。...上图中涉及到很多相关概念及参数，详细请见Wiki上的定义及其混淆矩阵，这里整理肺结节识别中的几个主要参数指标如下： 正确率(Precision)： ?...阳性似然比 = 真阳性率 / 假阳性率 = 灵敏度 / (1 - 特异度) 阴性似然比 = 假阴性率 / 真阴性率 = (1 - 灵敏度) / 特异度 Youden指数 = 灵敏度 + 特异度 - 1...三、如何画ROC曲线 对于一个特定的分类器和测试数据集，显然只能得到一个分类结果，即一组FPR和TPR结果，而要得到一个曲线，我们实际上需要一系列FPR和TPR的值，这又是如何得到的呢？
这会导致您的模型不稳定，无法从您的训练数据中学习。 现在我们来了解什么是梯度。 梯度： 梯度是在训练神经网络时计算的方向和大小，用于以正确的方向和正确的数量更新网络权重。 4.什么是混淆矩阵？...二元分类器可以将测试数据集的所有数据实例预测为阳性或阴性。...这产生了四个结果 - 真阳性（TP） - 正确的阳性预测 假阳性（FP） - 错误的阳性预测 真阴性（TN） - 正确的阴性预测 假阴性（FN） - 错误的阴性预测 ?...从混淆矩阵导出的基本度量 错误率=（FP + FN）/（P + N） 准确度=（TP + TN）/（P + N） 灵敏度（召回率或真阳性率）= TP / P 特异性（真阴性率）= TN / N 精度（正向预测值...5.解释ROC曲线是如何工作的？ ROC曲线是各种阈值下真阳性率和假阳性率之间对比的图形表示。 它通常被用作敏感度（真正的阳性率）和假阳性率之间折衷的代理。 ? 6.什么是选择偏差？
与混淆矩阵相关的关键术语如下： 真阳性（TP）：把正类预测为正类（没问题） 假阳性（FP）：把负类预测为正类（不好） 假阴性（FN）：把正类预测为负类（不好） 真阴性（TN）：把负类预测为负类（没问题）...我的诀窍如下： 第二个字表示模型的预测结果 第一个字表示模型的预测是否正确 ? 假阳性也称为I类错误，假阴性也称为II型错误。 混淆矩阵的用途是计算查准率和查全率。...F1度量（F1 Score） F1度量是查准率与查全率的调和平均的倒数。 ? 对于类别不平衡的分类问题，F1度量比分类精度更有用，因为它同时考虑了假阳性和假阴性。最佳的F1度量值是1，最差则是0。...ROC曲线通过组合不同阈值取值下的混淆矩阵，总结了模型在不同阈值下的性能。ROC曲线的x轴为真阳性率（TPR，即敏感性），y轴为假阳性率（FPR，定义为1 - 特异性）。 ? ?...如果阈值设置为1，则TPR和FPR都将变为0。因此，将阈值设置为0或1并不是一个好的选择。 我们的目标是提高真阳性率（TPR），同时保持较低的假阳性率（FPR）。
混淆矩阵是一个2X2表，包含由二分类器提供的4个输出。错误率、准确率、精确度、查全（召回）率等指标都由它来衡量。混淆矩阵 用于性能评估的数据集称为测试数据集。它应该包含正确的标签和预测的标签。...这产生了四种结果 真阳性(TP) -正确的阳性预测 假阳性(FP) -不正确的阳性预测 真负(TN) -正确的负预测 假阴性(FN) -错误的阴性预测 由混淆矩阵推导出的基本度量有以下概念 错误率=...6、怎么理解真阳性率和假阳性率? 真阳性率(TPR)是真阳性与真阳性和假阴性的比率。它是实际阳性结果被测试为阳性的概率。...TPR = TP / （TP + FN） 假阳性率(FPR)是假阳性与所有阳性(真阳性和假阳性)的比率。它是虚惊一场的概率，也就是说，当它实际上是负的时候，会给出一个正的结果。...根据这个训练数据输出，建议接下来的单词。 8、ROC曲线是什么? ROC曲线是假阳性率(x轴)和真阳性率(y轴)之间的曲线。真阳性率是指真阳性率与阳性样本总数之比。假阳性率是假阳性与阴性样本总数之比。
例如，在医学诊断中，召回率可能更重要，因为它对识别一种疾病的所有病例至关重要，即使这会导致更高的假阳性率。但是在欺诈检测中，精确度可能更重要，因为避免虚假指控至关重要，即使这会导致更高的假阴性率。...例如，如果目标是最小化假阴性，召回率将是一个比精度更重要的指标。 数据集特征:类是平衡的还是不平衡的?数据集是大还是小? 数据质量:数据的质量如何，数据集中存在多少噪声?...它有助于评估模型的敏感性(真阳性)和特异性(真阴性)之间的权衡，并广泛用于评估基于二元分类结果(如是或否、通过或失败等)进行预测的模型。 ROC曲线通过比较模型的预测结果和实际结果来衡量模型的性能。...最佳阈值通常选择ROC曲线上最接近左上角的点，因为这样可以最大化真阳性率，同时最小化假阳性率。在实践中，最佳阈值还可能取决于问题的具体目标以及与假阳性和假阴性相关的成本。...混淆矩阵:它可以通过将预测的聚类与真实的类进行比较来评估聚类模型的准确性。 但是选择合适的评估指标也取决于具体问题和聚类分析的目标。
1、混淆矩阵 混淆矩阵中T、F、P、N的含义： T:真，F:假，P:阳性，N:阴性 然后组合： TP:真阳性 TN:真阴性 FP:假阳性 FN:假阴性 2、精确率（准确率）： 你认为对的中，...有多少确实是对的，所占的比率： 例如：你预测 对的有 10（TP+FP）个，其中8个确实是对的，则 精确率 80% 你认为对的：即预测值为1的数量=TP+FP 有多少确实是对的：TP Precision...=TP/(TP+FP) 3、召回率： 本来是对的中，你召回了多少对的，所占的比率 : 例如：应该有 10 个是对的，但是你只猜中了 7（TP+FN）个，则 召回率 70% 本来是对的：即真实值为1的数量...下边式子（2）可以由式子（1）推导出来 从(1)看出，Recall不变时，Precision越大，1/Precision越小，从而F1越大。...5、 f1_score中关于参数average的用法描述: ‘micro’:通过先计算总体的TP，FN和FP的数量，再计算F1 ‘macro’:分别计算每个类别的F1，然后做平均（各类别F1的权重相同
比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这个预测的三类问题的混淆矩阵如下表所示： ? 一个三类问题的混淆矩阵 利用混淆矩阵可以充分理解分类中的错误了。...如果混淆矩阵中的非对角线元素均为0，就会得到一个近乎完美的分类器。 在接下来的讨论中，将以经典的二分类问题为例，对于多分类类比推断。 二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题，经常会用到。...，FP)：检测有结节，但实际无结节；误报，给出的匹配是不正确的； (3) 真阴性(True Negative，TN)：检测无结节，且实际无结节；正确拒绝的非匹配数目； (4) 假阴性(False Negative...上图中涉及到很多相关概念及参数，详细请见Wiki上的定义及其混淆矩阵（https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity#Confusion_matrix...3、如何画ROC曲线 对于一个特定的分类器和测试数据集，显然只能得到一个分类结果，即一组FPR和TPR结果，而要得到一个曲线，我们实际上需要一系列FPR和TPR的值，这又是如何得到的呢？
这样我们就可以定义真阳性Bug为a1个，假阳性Bug为a2，真阴性Bug为b1个，假阴性Bug为b2。接下来我们将缺陷乘以严重等级（严重×5，一般×3 轻微×1），就可以获得混淆矩阵。...当然，我们也可以按照Release的时间，把这个时间之前发现的有效缺陷标记为真阳性；这个时间之前发现的无效缺陷标记为假阳性；把这个时间之后发现的有效缺陷（不管是研发还是客户发现的）标记为假阴性，这个时间之前发现的无效缺陷...（不管是研发还是客户发现的）标记为真阴性。...测试机器人发现的正确的缺陷为真阳性，发现的错误的缺陷为假阳性，同时配合人工测试，人工测试发现的正确的缺陷去除与测试机器人发现的重复的正确的缺陷为假阴性，人工测试发现的错误的缺陷去除与测试机器人发现的重复的错误的缺陷...（测试机器人与人发现的判定为错误的缺陷应该仔细判断，理论上应该为0）为真阴性。
作为我们的核酸检测也是一样的，比如我们经常看到新闻说某某病人前几次核酸都是阴性，但是最后一次检测阳了，或者是某某小区有核酸检测阳性但是经过排查确认是误报。 这两种情况就是假阴性和假阳性。...左下角的老鼠本来应该是危险的，但是狗狗却认为它安全，这些老鼠就是假阴性案例，右上角的猫猫没有危险，狗狗却认为它危险，这些猫猫就是假阳性案例。...对应的，左上角的小鸟是真阴性案例，右下角的小偷是真阳性案例。 召回率和精确度 由上面的几种情况构成了一个混淆矩阵。...其中T和F分布是True和False，N和P表示Negative和Positive。 image.png 有了混淆矩阵，接下来要看两个指标，召回率和精确度。 召回率是真阳性同真阳性与假阴性和的比值。...因为绝大部分的情况都被它分成了阳性，留给FN的空间不多了。 再来看精确度。公式定义如下，是真阳性同真阳性与假阳性和的比值。
在控制假阳性率为0.05的标准下，用所有可用生物重复计算出的差异基因定义为该差异基因鉴定工具的金标准差异基因集。...作者从所有生物重复中随机抽取2组、3组、4组…生物学重复，分别计算差异基因，发现： 差异基因的数目整体与生物重复数量正相关。...差异基因数目的稳定性与生物重复数量负相关； 生物重复较少时，不同的抽样导致的差异基因数目波动较大； 生物重复较多时，检测出的差异基因数目受抽样影响较小，体现在柱状图数据分布更集中 (可视化之为什么要使用箱线图...不同颜色的实现代表不同生物重复下的真阳性率随筛选阈值差异倍数的变化，整体呈现正相关；且生物重复越多，真阳性率越高，并受筛选阈值影响越少。...图D展示了真阳性、真阴性 (非金标准差异基因定义为真阴性（无差异）基因)、假阳性、假阴性基因数目随生物重复数的变化。生物重复越多，漏掉的差异基因（假阴性基因）越少。
以二分类问题为例，考虑真实分类和模型预测的组合，会出现以下4种结果 ? 上述矩阵称之为混淆矩阵，是一个N X N的方阵，其中N表示类别数。对于二分类而言，就是2 X 2的矩阵，其中 1....准确率 顾名思义，就是模型预测准确的概率，预测准确包含了真阳性和真阴性两种情况，对应的公式如下 ? 2. 精确率 精确率，又叫做查准率，指的是模型预测为正的样本中实际情况也为正的概率，公式如下 ?..., 称之为假阳性率，描述的是实际为负的样本中，模型预测为正的概率。...假阳性率又等价于1 - 特异性。 对于真阳性率和假阳性率而言，这两个指标都是基于实际样本中正和负两部分的数目单独分开定义的，所以无论实际样本正负分布的比例有多么不均衡，都不会影响这两个指标的计算。...ROC曲线就是以这两个指标为轴进行绘制的，其中横轴为假阳性率，纵轴为真阳性率，图示如下 ?
错误类型 二元预测： 决策类型：真阳性、假阳性、真阴性、假阴性。...关键指标： ・灵敏度：真阳性/（真阳性+假阴性） ・特异性：真阴性/（假阳性+真阴性） ・阳性预测值：真阳性/（真阳性+假阳性） ・阴性预测值：真阴性/（假阴性+真阴性） ・准确性：（真阳性+真阴性...）/（真阳性+假阳性+真阴性+假阴性） 连续数据： 均方误差（Mean squared error，MSE）： 均方根误差（Root mean squared error，RMSE）： 常见错误指标...： MSE/RMSE 用于连续型数据，对离群点敏感 中值绝对偏差 取观测值和预测值之间的距离的绝对值的中位数，用于连续型数据 灵敏度 减少假阴性 特异性 减少假阳性 准确性 对假阳性、假阴性平均加权 一致性...交叉验证得到的模型必须应用到新的独立的训练数据集以得到实际的训练集误差。 数据要求 预测有关X的某些信息，请尽可能使用与X密切相关的数据，数据相关性越低，预测越难。
TP（真阳性）：该列的实际标签在测试数据集中为“是”，我们的logistic回归模型也预测为“是”。...（200次观察） 这4个单元构成了“混淆矩阵”，就像在矩阵中一样，它可以通过清晰地描绘模型的预测能力来缓解对模型优度的所有混淆。...混淆矩阵是一个表，通常用于描述一个分类模型（或“分类器”）在一组已知真实值的测试数据上的性能 Type I Error ?...让我们从这里开始讨论准确性，这是一个最适合用于平衡数据集的度量。 ? 一个平衡的数据集是1和0，是和否，正和负都由训练数据平均表示的数据集。...为了便于理解，我们在样本中抽取了10个人。 要绘制ROC曲线，我们必须绘制（1-特异性），即x轴上的假阳性率和y轴上的敏感性，即真阳性率。
混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表，即“实际”和“预测”，此外，这两个维度都有“真阳性（TP）”、“真阴性（TN）”、“假阳性（FP）”和“假阴性（FN）”，如下所示： 与混淆矩阵相关的术语解释如下...： -真阳（TP）− 当数据点的实际类别和预测类别均为1 -真实阴（TN）− 当数据点的实际类和预测类都为0 -假阳（FP）− 当数据点的实际类别为0，预测的数据点类别为1 -假阴（FN）− 当数据点的实际类别为...1，预测的数据点类别为0 我们可以使用sklearn的混淆矩阵函数confusion_matrix，用于计算分类模型混淆矩阵的度量。...我们可以通过混淆矩阵，借助以下公式轻松计算： 我们可以使用sklearn的accuracy_score函数，计算分类模型准确性的指标 3 Precision precision定义为ML模型预测结果中：...从数学上讲，可以通过绘制不同阈值下的TPR（真阳性率），即specificity或recall与FPR（假阳性率），下图显示了ROC、AUC，y轴为TPR，x轴为FPR： 我们可以使用sklearn的
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