它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的曲线来展示模型的性能。 精确率-召回率曲线以召回率为横轴，精确率为纵轴，将不同阈值下的精确率和召回率连接起来形成一条曲线。...通常，模型在较高的阈值下可以实现更高的精确率，但召回率较低；而在较低的阈值下，模型可以实现较高的召回率，但精确率较低。精确率-召回率曲线的形状可以显示模型在不同精确率和召回率之间的平衡点。...这样我们就可以计算出曲线下的估计面积。 精确率-召回率曲线是通过在不同阈值下计算离散点得到的。然而，这些离散点可能不足以完整地描述模型的性能。...插值的目的是在两个已知点之间估计出新的点，以获得曲线上更密集的数据点，使得曲线更平滑。 样例 我们可视化一个例子来更好地理解插值平均精度的概念。...在计算mAP时，有两种常见的插值方法： 11点插值mAP：选择11个特定的召回率值点进行插值，使曲线更平滑，然后计算AP和mAP。
准确率、精确率、召回率、F1值 定义 准确率（Accuracy）：正确分类的样本个数占总样本个数， 精确率（Precision）：预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例， 召回率（Recall）：预测为正确的正例数据占实际为正例数据的比例...精确率可以理解为预测出的东西有多少是用户感兴趣的，召回率可以理解为用户感兴趣的东西有多少被预测出来了。一般来说精确率和召回率是一对矛盾的度量。...为了更好的表征学习器在精确率和召回率的性能度量，我们引入 F1 值。 在个别领域可能我们对精确率和召回率的偏重不同，故我们引入 ，来表达出对精确率和召回率的不同偏好。...时精确率影响力更大， 是召回率影响更大。 P-R、ROC、AUC 定义 P-R 曲线：横轴召回率，纵轴精确率。...我们可以看到不同召回率下模型 A 和模型 B 的精确率表现不同，所以如果只对某点来衡量模型的性能是非常片面的，而只有通过 P-R 曲线的整体表现才能够进行更为全面的评估。
准确率、精确率、召回率、F1值 定义 准确率（Accuracy）：正确分类的样本个数占总样本个数， 精确率（Precision）：预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例， 召回率（Recall）：预测为正确的正例数据占实际为正例数据的比例...添加描述 优缺点 准确率、精确率、召回率、F1 值主要用于分类场景。 准确率可以理解为预测正确的概率，其缺陷在于：当正负样本比例非常不均衡时，占比大的类别会影响准确率。...一般来说精确率和召回率是一对矛盾的度量。为了更好的表征学习器在精确率和召回率的性能度量，我们引入 F1 值。 在个别领域可能我们对精确率和召回率的偏重不同，故我们引入 ?...添加描述 来表达出对精确率和召回率的不同偏好。 ? 添加描述 P-R、ROC、AUC 定义 P-R 曲线：横轴召回率，纵轴精确率。...我们可以看到不同召回率下模型 A 和模型 B 的精确率表现不同，所以如果只对某点来衡量模型的性能是非常片面的，而只有通过 P-R 曲线的整体表现才能够进行更为全面的评估。
F1值/Fα值 一般来说，精确率和召回率是互斥的，也就是说精确率高的话，召回率会变低；召回率高的话，精确率会变低。所以设计了一个同时考虑精确率和召回率的指标 F1值。...F1值是精确率和召回率的调和平均，即 ? 在某些场景下，我们对精确率与召回率的关注程度不一样，这时候，F1值更一般的形式Fα值就能够满足。Fα值定义如下 ?...ROC 在前面介绍的这些指标中（如准确率、精确率、召回率等）都需要得到模型预测的结果（正类或负类），对很多模型来说，预测得到的是一个属于正类的概率值，所以就需要指定一个阈值，阈值以上的为正类，否则为负类...对数损失 对数损失（Logistic Loss，logloss）是对预测概率的似然估计，其标准形式为： ?..., 0, 1, 1, 1, 0, 1]，计算准确率、精确率、召回率以及F1值。
精确率、召回率、准确率、错误率和F函数 1.1 精确率和召回率 精确率和召回率主要用于二分类问题（从其公式推导也可看出），结合混淆矩阵有： ? 精确率P和召回率R的定义为： ? ?...然而事实上这两者在某些情况下是矛盾的，精确率高时，召回率低；精确率低时，召回率高；关于这个性质通过观察PR曲线不难观察出来。...比如在搜索网页时，如果只返回最相关的一个网页，那精确率就是100%，而召回率就很低；如果返回全部网页，那召回率为100%，精确率就很低。因此在不同场合需要根据实际需求判断哪个指标跟重要。...ROC曲线、PR曲线 2.1 PR曲线 我们以召回率R为横轴、以精确率P为纵轴，能够画出P-R曲线，如下图： ?...，将其他所有类化为一类） 2.2 ROC曲线 在众多的机器学习模型中，很多模型输出的是预测概率，而使用精确率、召回率这类指标进行模型评估时，还需要对预测概率设分类阈值，比如预测概率大于阈值为正例，反之为负例
2.5 模型 模型就是复杂的数学相关函数，只是该函数具有很多的未知的参数，通过训练集训练来确定模型中的参数，生成的已知参数的函数就是模型。就是一种映射。...第3章 算法常用指标 3.1 精确率和召回率 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。...精确率（正确率）和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。...当参数 α=1 时，就是最常见的 F1。因此，F1 综合了 P 和 R 的结果，当 F1 较高时则能说明试验方法比较有效。 3.4 其他一些评估参数 ?...此外，ROC 曲线还可以用来计算 “均值平均精度”（mean average precision），这是当你通过改变阈值来选择最好的结果时所得到的平均精度（PPV）。
我们可以用线性回归来预测一个值，用逻辑回归来对不同结果分类，用神经网络来对非线性行为建模。 我们建模时通常用一份历史数据让机器学习模型学习一组输入特性的关系，以预测输出。...出现高方差或者“过拟合”时， 机器学习模型过于准确，以至于完美地拟合了实验数据。这种结果看上去不错，但需引起注意，因为这样的模型往往无法适用于未来数据。...高方差的问题，或者在精确率和召回率之间难以平衡，有几种策略可以采用。 比如机器学习模型出现高偏差时，你可以试试增加输入特征（input feature）的数量。...对要平衡低精确率与低召回率的情况，你可以调整区分正负类别的概率临界值（probability threshold）。对低精确率可以提高概率临界值，以使模型在指定正类别时更为保守。...反之，遇到低召回率时可以降低概率临界值，以能更常预测到正类别。 经过足够迭代，就很有可能找到一个能平衡偏差与方差，精确率与召回率的合适的机器学习模型了。
精确率和召回率 在本案例分类器中，精确率是指分类器预测出的客户中真的是违约的比例： ? 召回率在医学领域也叫做灵敏度（sensitivity），在本例中是指所有真的违约客户被分类器正确找出来的比例。...精确率和召回率各自含有的信息都很少，它们对分类器效果的观察角度不同。精确率和召回率都不能从表现差的一种分类器中区分出好的分类器。例如，假设一个测试集包括10个阳性和0个阴性结果。...scikit-learn结合真实类型数据，提供了一个函数来计算一组预测值的精确率和召回率。...综合评价指标平衡了精确率和召回率。一个二元分类模型，精确率和召回率为1，那么综合评价指标为1。如果精确率或召回率为0，那么综合评价指标为0。scikit-learn也提供了计算综合评价指标的函数。...和准确率不同，ROC曲线对分类比例不平衡的数据集不敏感，ROC曲线显示的是对超过限定阈值的所有预测结果的分类器效果。ROC曲线画的是分类器的召回率与误警率（fall-out）的曲线。
： accuracy= 0.4 error= 0.6 1.2 精确率、召回率、P-R 曲线和 F1 1.2.1 精确率和召回率 精确率，也被称作查准率，是指所有预测为正类的结果中，真正的正类的比例。...更形象的说明，可以参考下表，也是混淆矩阵的定义： 预测：正类 预测：负类 实际：正类 TP FN 实际：负类 FP TN 精确率和召回率是一对矛盾的度量，通常精确率高时，召回率往往会比较低；而召回率高时...两者的曲线有交叉，则很难直接判断两个分类器的优劣，只能根据具体的精确率和召回率进行比较： 一个合理的依据是比较 `P-R` 曲线下方的面积大小，它在一定程度上表征了分类器在精确率和召回率上取得“双高”的比例...，但这个数值不容易计算； 另一个比较就是平衡点(Break-Event Point, BEP)，它是精确率等于召回率时的取值，如下右图所示，而且可以判定，平衡点较远的曲线更好。...1.2.3 宏精确率/微精确率、宏召回率/微召回率以及宏 F1 / 微 F1 很多时候，我们会得到不止一个二分类的混淆矩阵，比如多次训练/测试得到多个混淆矩阵，在多个数据集上进行训练/测试来估计算法的“
（2）指标：首先利用2000次迭代的RANSAC实现基于线段的单应性矩阵估计，基于此计算4个图像角的平均重投影误差，并记录阈值为5、10和20个像素处累积误差曲线（AUC）下的面积。...LLD在这个数据集上的性能很低，因为它最初是在连续帧中训练的，没有大的视点变化。 表1 单应性估计结果对比 准确率和召回率是对线匹配性能的直接而明确的度量，其仅取决于正确/错误匹配的数量。...本文分析了分别使用点、线、点和线的姿态估计结果，同时还分析了基于室内匹配真值的匹配精度（P）和召回率（R）。...（4）结果：如表2所示，对于室内外实验，Line-Transformers在视觉定位和精确召回指标方面达到了其他线描述符中的最高性能。...例如，由于遮挡和分割，两条不重叠的线可能源自一条线，它们在语义上应该被认为是正确的对应关系。因此精确召回度量的评估结果可能不太精确，因为它们不能考虑非重叠的线段对应关系。
验证曲线、学习曲线、ROC曲线、准确度、精确率、召回率、F1_Score 1，统计学习三要素 1.1，模型： 统计学习方法由三个要素组成：方法 = 模型 + 策略 + 算法。...样本在m次采样中始终不被采到的概率是(1-(1/m))^m，取极限得到： ? 把没有出现在采样集(包含m个样本)的样本作为测试集(36.8%的样本)，这样的测试结果称为包外估计。...自助法产生的数据集改变了初始数据集的分布，这会引入估计偏差，因此，在初始数据量足够时，留出法和交叉验证法更常用一些。 3，网格搜索： 机器学习模型中的一种调参选择。...然而，有时候画出一个超参数对训练分数和验证分数的影响，找出估计量是否过度拟合或欠拟合是有帮助的。 4.2，学习曲线： 一个学习曲线显示一个估计量的训练分数和验证分数随着训练样本量的变化情况。...、学习曲线、ROC曲线、准确度、精确率、召回率、F1_Score： code：1, 建立随机森林模型；2,验证曲线；3,学习曲线；4,ROC曲线；5，计算准确度、精确率、召回率、F1_Score(综合评价指标
精确率表示预测结果中，预测为正样本的样本中，正确预测为正样本的概率； 召回率表示在原始样本的正样本中，最后被正确预测为正样本的概率； 二者用混淆矩阵计算如下： ? 精确率和召回率往往是一对矛盾的指标。...如果我们设定一个阈值，在这个阈值之上的学习器认为是正样本，阈值之下的学习器认为是负样本。可以想象到的是，当阈值很高时，预测为正样本的是分类器最有把握的一批样本，此时精确率往往很高，但是召回率一般较低。...相反，当阈值很低时，分类器把很多拿不准的样本都预测为了正样本，此时召回率很高，但是精确率却往往偏低。...1.4 F-1 Score 为了折中精确率和召回率的结果，我们又引入了F-1 Score，计算公式如下： ?...我们根据学习器的预测结果进行排序，然后按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次计算出两个重要的值，分别以这两个值作为横纵坐标作图，就得到了ROC曲线。 这两个指标是什么呢？是精确率和召回率么？
精确度Precision和召回率Recall 如果我们只考虑正样本的指标，有两个很常用的指标，精确度和召回率。...正样本精确率为：Precision=TP/(TP+FP)，表示的是召回为正样本的样本中，到底有多少是真正的正样本。 正样本召回率为：Recall=TP/(TP+FN)，，表示的是有多少样本被召回类。...当然，如果对负样本感兴趣的，也可以计算对应的精确率和召回率，这里记得区分精确率和准确率的分别。 通常召回率越高，精确度越低，根据不同的值可以绘制Recall-Precision曲线，如下。 ?...5.ROC曲线与AUC指标 以上的准确率Accuracy，精确度Precision，召回率Recall，F1 score，混淆矩阵都只是一个单一的数值指标，如果我们想观察分类算法在不同的参数下的表现情况...如果完全重叠，则IoU等于1，是最理想的情况。一般在检测任务中，IoU大于等于0.5就认为召回，如果设置更高的IoU阈值，则召回率下降，同时定位框也越更加精确。
适用情况：当假正例的成本很高时，精确率是一个重要的度量标准，例如，医学诊断中。...适用情况：当假负例的成本很高时，召回率是一个关键的性能度量，例如，安全检测中。F1分数（F1 Score）：F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它可以平衡精确率和召回率之间的权衡关系。...适用情况：在需要同时考虑精确率和召回率的情况下，F1分数是一个有用的度量标准。...接下来进行准确率的计算，混淆矩阵的生成，以及精确率、召回率的计算log_reg.score(X_test,y_test)运行结果如下confusion_matrix(y_test,log_reg.predict...它关注的是模型在正类别上的性能，特别是在识别正类别时的准确性和召回率。准确性（Precision是指模型将正类别的样本正确分类为正类别的比例。
目标检测评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision...如果按行来看，每行不在对角线位置的就是错误预测的类别。总的来说，我们希望对角线越高越好，非对角线越低越好。 8、精确率（Precision）与召回率（Recall） 一些相关的定义。...计算方法即检测结果Detection Result与 Ground Truth 的交集比上它们的并集，即为检测的准确率。 值得注意的是，IoU值超过0.5时，主观效果已经比较不错。 ...ROC曲线的横轴采用FPR，根据FPR ，当负例N的数量远超正例P时，FP的大幅增长只能换来FPR的微小改变。结果是虽然大量负例被错判成正例，在ROC曲线上却无法直观地看出来。...如果想要评估在相同的类别分布下正例的预测情况，则宜选PR曲线。 类别不平衡问题中，ROC曲线通常会给出一个乐观的效果估计，所以大部分时候还是PR曲线更好。
在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？...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。 ?...严格的数学定义如下： S=TN/(FP+TN) 有时也用一个F1值来综合评估精确率和召回率，它是精确率和召回率的调和均值。当精确率和召回率都高时,F1值也会高。...03 RoC曲线和PR曲线 有了上面精确率， 召回率和特异性的基础，理解RoC曲线和PR曲线就小菜一碟了。 以TPR为y轴，以FPR为x轴，我们就直接得到了RoC曲线。...仍然从精确率和召回率的定义可以理解，精确率越高，召回率越高，我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的PR曲线越靠近右上越好。如上图右图所示。
强化学习 强化学习试图通过不断从尝试的过程和错误的结果来进行学习，确定哪种行为能带来最大的回报。...模型评估 在分类中，每个数据点都有一个已知的标签和一个模型生成的预测类别。...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；...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。
这里是将所有的预算结果与预测正确的做比率，得到的结果。但同时，这个评价指标很容易受到样本数量以及样本是否均衡带来的影响。...其中，这批筛选出的零件中，我们的注意力只关注筛选结果为正的部分(只关注，其他结果压根不看)，那这样筛选的零件就包含TP+FP。...我们需要默默的将遗漏的好设备捡回来(毕竟花了钱了，不能浪费)，这个行为叫做召回，那么我们需要用到召回率Rcall=(TP)/(TP+FN) P-R曲线 若一个学习器A的P-R曲线被另一个学习器B的P-R...但一般来说，曲线下的面积是很难进行估算的，所以衍生出了“平衡点”（Break-Event Point，简称BEP），即当P=R时的取值，平衡点的取值越高，性能更优。...F1 F1就是精确率和召回率的加权调和平均数。 特别的，当β=1的时候就是F1： ? ROC 优点：在测试样本中正负样本分布不一样的，ROC曲线可以保持不变。
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