今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分 最下面的代码最有用 一、错误率与精度（accuracy 准确） 错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务...错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。...、查全率（recall）与F1-score 查准率（P值）是针对我们的预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本 查全率（R值）是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了...查准率和查全率是一对矛盾的度量.一般来说，查准率高时，查全率往往偏低;而查全率高时，查准率往往偏低。 F1-score，是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。...它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0。
scikit-learn releases 页面：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/releases F1 分数的定义：查准率是指预测结果中，每个类别预测正确的比例...召回率则是指样本标签中，每个类别被正确预测的比例。两者的分母不同，查准率的分母是预测结果的样本数，召回率的分母是样本标签的样本数。F1 分数是查准率和召回率的调和平均值。...问题原因：在计算 F1 分数时，如果某个类别的查准率和召回率都为 0，那么根据 zero_division 参数的设定，F1 分数可能被赋值为 1.0 或 np.nan，而非正确的 0.0。...如果存在任何一个类别的查准率和召回率都为 0，而对应的 F1 分数为 1.0 或 nan，那么这个 F1 分数的计算就是错误的。...另一种解决方案是降级到 scikit-learn 1.2.2 版本，或者设置 zero_division 参数为 0.0。但要注意了解这一参数变化将如何影响查准率吧、召回率和 F1 分数！ ️
类似的问题在很多分类场景下都会出现，“查准率”（precision）与“召回率”（recall）是更为适合的度量标准。...查全率” F1得分： 查准率和召回率是一对矛盾的度量。...通常只有在一些简单任务中，才能同时获得较高查准率和召回率。 查准率和召回率在不同应用中重要性也不同。...例如，在商品推荐中，为了尽可能少打扰客户，更希望推荐的内容是用户感兴趣的，此时查准率更重要；而在逃犯信息检索系统中，希望让更少的逃犯漏网，此时召回率更重要。...根据混淆矩阵，查准率、召回率也可表示为： 查准率 = 主对角线上的值 / 该值所在列的和 召回率 = 主对角线上的值 / 该值所在行的和 ④ 实验 利用sklearn提供的朴素贝叶斯分类器分类，并打印查准率
上一节讲了当遇到偏斜类的时候，如何对算法效果进行评价，使用查准率和召回率。在很多实际应用中，我们还希望能在查准率和召回率间进行权衡，使得两个指标都取得不错的结果。...权衡查准率和召回率的例子 还是用逻辑回归来进行癌症分类的例子，如下图。图中右上角框起来的是上节讲的“查准率”和“召回率”的定义公式，忘了的可以翻翻上一节的内容。 ?...我们就搞两个模型，一个是高查准率、低召回率的；一个是高召回率、低查准率的。 ? 对于大多数回归模型，你更改这个临界值（threshold）会改变查准率、召回率。...另外一个办法，就是使用F1值，它的公式和计算办法如下图。 ? F1值有时候也被称为F值，是一种在多个算法间进行取舍的衡量指标值。...因为式子的分母是查准率和召回率的乘积，所以只有两者差不多大的时候，乘积的结果才会取得较大的值。 小结 本节讲了逻辑回归中存在一个阈值，调整这个阈值控制输出结果，然后可以调整查准率和召回率的取值。
准确率与召回率（Precision & Recall） 准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。...其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。 ?...正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。...不妨看看这些指标的定义先： 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高...AUC计算工具：http://mark.goadrich.com/programs/AUC/ P/R和ROC是两个不同的评价指标和计算方式，一般情况下，检索用前者，分类、识别等用后者。
偏斜分类的误差评估 举个例子，我们想训练一个模型去诊断患者是否患有癌症。在人群中，患有癌症是一个极小概率发生的事情，比如 1000 个人中患有癌症的只有 5 人。...为了防止被结果欺骗，我们要用到偏斜分类的误差评估这种方法。其中用到了评估度量值:查准率（precision）和召回率（recall）。如下图： ?...那么回到刚才的问题，查准率是在所有我们预测为癌症的患者中，实际患有癌症的概率；召回率是在全部实际患有癌症的患者中，我们预测成功的概率。...对于认为所有人都没有患癌症的算法，召回率为 0，那么这种算法就表现的很差，我们就不会被算法表面的结果所欺骗。 权衡查准率和召回率 回顾逻辑回归算法： ?...这时候首先想到用平均值，但是会发现，Algorithm 3 的平均值最大但是这个算法表现的是最差的，因此取查准率和召回率的平均值这种做法是不可取的。 我们需要要用到 F1 值去计算评估度量值。
准确率和召回率的计算 准确率是预测正确数量 / 总数量 精确率(precision)是针对预测结果而言,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本.预测为正有两种可能,一种就是把正类预测为正类(...TP),另一种就是把负类预测为正类(FP),P = TP / (TP + FP) 召回率(recall)是针对原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。...R = TP / (TP + FN) 精确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300...50%) = 58.3% F值 = 精确率 * 召回率 * 2 / (精确率 + 召回率) 对于多分类或者n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率(precision)和查全率(recall) 1.一种直接的做法是现在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率...,分别记为ATP,AFP,ATN,AFN,再基于这些平均值计算出”微查准率(micro-P)”/“微查全率”(micro-R)和”微F1”(micro-F1): \(micro-P = \frac{ATP
先复习一下查准率、召回率和 F1 分数： 查准率是对预测结果而言，每个类别模型预测正确的比例。 召回率是对样本标签而言，每个类别中有多少被预测正确了。...F1 分数是查准率和召回率的调和平均值。 定义二分类结果的混淆矩阵，纵轴从上往下为预测结果的 1 和 0，横轴从左往右为真实标签的 1 和 0。左上到右下的对角线：TP、TN。...对于二元分类问题，平衡准确率是灵敏度（真阳性率）和特异性（真阴性率）的算术平均值。...加权 F1 值（Weighted F1） F1 分数是评估模型在二分类任务中预测性能的常用指标，综合考虑了查准率和召回率。...F1 分数是查准率和召回率的调和平均值，其取值范围为 0 到 1，其中，1 表示查准率和召回率均达到完美，而 0 则表示查准率和召回率均未达到完美。
从而得出如下概念 查准率：预测为正里多少实际为正，precision，也叫精度 ? 查全率：实际为正里多少预测为正，recall，也叫召回率 ? 查准率和查全率是一对矛盾的度量。...例如还是一车西瓜，我希望将所有好瓜尽可能选出来，如果我把所有瓜都选了，那自然所有好瓜都被选了，这就需要所有的瓜被识别为好瓜，此时查准率较低，而召回率是100%， 如果我希望选出的瓜都是好瓜，那就要慎重了...即 F1 是 P 和 R 的调和平均数。 与算数平均数 和 几何平均数相比，调和平均数更重视较小值。 在一些应用中，对查准率和查全率的重视程度有所不同。...，即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率，再求平均，这样得到“宏查准率”，“宏查全率”和“宏F1” ?...方法2 把混淆矩阵中对应元素相加求平均，即 TP 的平均，TN 的平均，等，再计算查准率、查全率、F1，这样得到“微查准率”，“微查全率”和“微F1” ? ?
本篇我们主要讨论与分类相关的一些指标，因为AUC/ROC就是用于分类的性能度量标准。 ▌混淆矩阵，准确率，精准率，召回率 1. 混淆矩阵 在介绍各个率之前，先来介绍一下混淆矩阵。...精准率 精准率（Precision）又叫查准率，它是针对预测结果而言的，它的含义是在所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率，意思就是在预测为正样本的结果中，我们有多少把握可以预测正确，其公式如下：...精准率和召回率的关系，F1分数 通过上面的公式，我们发现：精准率和召回率的分子是相同，都是TP，但分母是不同的，一个是（TP+FP），一个是（TP+FN）。两者的关系可以用一个P-R图来展示： ?...如何理解P-R（查准率-查全率）这条曲线？ 有的朋友疑惑：这条曲线是根据什么变化的？为什么是这个形状的曲线？其实这要从排序型模型说起。...AUC（曲线下的面积） 为了计算 ROC 曲线上的点，我们可以使用不同的分类阈值多次评估逻辑回归模型，但这样做效率非常低。
如果你正在构建一个‘垃圾邮件分类器’，你会遇到的一个问题是，如何在有限的时间内，让你的‘垃圾邮件分类器’具有高精准度和低错误率。 ?...但我们不知道我们是否真的提升了分类模型的质量。 因此对于’偏斜类’，我们希望有一个不同的’误差度量值’或者不同的’评估度量值’，其中一种评估度量值叫做’查准率（准确率）’和’召回率’ ?...具体地说，如果一个分类模型拥有高的查准率和召回率，那么我们可以确信地说，这个算法表现很好，即便我们拥有很偏斜的类。 12.4 精确度和召回率的权衡 ?...或者更泛的说，如果我们有不同的算法，或者不同的想法，我们如何比较不同的’查准值’和’召回率’？？？...我们之前讲到，’评估度量值’的重要性，这个概念是，通过一个具体的数字来反映你的回归模型到底如何，但是查准值和召回率的问题，我们却不能这样做。
它通过展示查准率（Precision）和召回率（Recall）之间的关系来评估模型性能。查准率（Precision）：表示在所有被预测为正类的样本中，实际为正类的比例。...查准率（Precision）：表示在所有被预测为正类的样本中，实际为正类的比例。召回率（Recall）：表示在所有实际为正类的样本中，被正确预测为正类的比例。...F1 分数（F1 Score）：查准率和召回率的调和平均数，用于综合评价模型的精确性和召回率。...最好结合多个指标（如 AUC、准确率、查准率、召回率和 F1 分数）来综合评估模型的性能。...PR 曲线：展示查准率和召回率之间的关系，特别适用于类别不平衡的数据集。校准曲线：评估模型的概率输出是否与实际概率一致，确保模型的概率预测是准确的。
指目标预测框和真实框的交集和并集的比例。 ? mAP mean average precision。是指每个类别的平均查准率的算术平均值。...从公式(2)可以知晓，Pinterpo(r)表示所有大于指定召回率r的召回率rhat所对应的的p的最大值。大于某个r的rhat有很多，我们要找到这些rhat中所对应的p是最大的那个，然后返回这个p。...所以我们要先得到一组rhat和p，这需要我们先了解recall和precision是如何计算的。...这样，在置信度阈值为0.6的情况下，我们就得到了一对P(precision)和R(recall)，接着我们取不同的置信度阈值，得到更多的P-R对,然后根据公式(2)找到所有大于指定召回率r的召回率rhat...所对应的的p的最大值(采用这种方法是为了保证P-R曲线是单调递减的，避免摇摆)，作为当前指定召回率r条件下的最大查准率p，然后根据公式(1)计算出AP。
[i20190926091648.png] 图中的曲线C就是一条P-R曲线，P表示纵轴的查准率precision，R表示横轴的召回率或称为查全率recall。...从公式(2)可以知晓，Pinterpo(r)表示所有大于指定召回率r的召回率rhat所对应的的p的最大值。大于某个r的rhat有很多，我们要找到这些rhat中所对应的p是最大的那个，然后返回这个p。...所以我们要先得到一组rhat和p，这需要我们先了解recall和precision是如何计算的。...这样，在置信度阈值为0.6的情况下，我们就得到了一对P(precision)和R(recall)，接着我们取不同的置信度阈值，得到更多的P-R对,然后根据公式(2)找到所有大于指定召回率r的召回率rhat...所对应的的p的最大值(采用这种方法是为了保证P-R曲线是单调递减的，避免摇摆)，作为当前指定召回率r条件下的最大查准率p，然后根据公式(1)计算出AP。
**不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标，比如分类问题，数据集类别平衡的情况下可以使用准确率作为评价指标，但是现实中的数据集几乎都是类别不平衡的，所以一般都是采用 AP 作为分类的评价指标，...1.2，精确率、召回率 精确率（查准率）P、召回率（查全率）R 的计算涉及到混淆矩阵的定义，混淆矩阵表格如下： |名称|定义| |—|—| |True Positive(真正例, TP)|将正类预测为正类数...： 查准率（精确率）P = TP/(TP+FP) 查全率（召回率）R = TP/(TP+FN) 精准率和准确率看上去有些类似，但是完全不同的两个概念。...精确率描述了模型有多准，即在预测为正例的结果中，有多少是真正例；召回率则描述了模型有多全，即在为真的样本中，有多少被我们的模型预测为正例。...精确率和召回率的区别在于分母不同，一个分母是预测为正的样本数，另一个是原来样本中所有的正样本数。
今天讲的是：分类模型评价指标-PR曲线！ 《机器学习100天》完整目录：目录 上一节我们已经了解了混淆矩阵的概念，并掌握了精确率、召回率的计算公式，在这里。现在我们来学习 PR 曲线的概念。...如图中所示，P-R 曲线的 P 就是精确率（也称为查准率），R 就是召回率（也称为查全率）。以查全率作为横坐标，查准率作为纵坐标。对于同一个模型，通过调整分类阈值，可以得到不同的 P-R 值。...这里的阈值就是判断正类的概率阈值，例如 0.5、0.8、0.3 等。不同的阈值，计算得到不同的 P 值和 R 值，然后将所有不同阈值下的 P-R 坐标点连接起来，就得到了 P-R 曲线。...通常随着分类阈值从大到小变化，查准率减小，查全率增加。 比较两个分类器好坏时，显然是查得又准又全的比较好，也就是说 PR 曲线越往坐标（1，1）的位置靠近越好。...在图中，基于 BEP 的比较，可以认为模型 A 优于模型 B 和模型 C 的。 好了，今天的内容到此结束！
精度（查准率）和召回率（查全率）等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的，特别是在不平衡分布数据集的案例中，在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。...可视化精度和召回率 我已经向你抛出了几个新术语，接下来我将通过一个例子向你展示它们在实际中是如何使用的。在使用之前，我们要简单地谈一谈精度和召回率的概念。...例如，如果我们将一个数据点预测为正例，但是它实际上是反例，那么这就是一个假正例。 ? 用混淆矩阵计算精度和召回率需要找到矩阵中对应的值，并应用以下的等式进行计算。 ?...这个思想是相当简单的：ROC 曲线展示了当改变在模型中识别为正例的阈值时，召回率和精度的关系会如何变化。...ROC 曲线在 Y 轴上画出了真正例率（TPR），在 X 轴上画出了假正例率 (FPR)。TPR 是召回率，FPR 是反例被报告为正例的概率。这两者都可以通过混淆矩阵计算得到。 ?
1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准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。...其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。...正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先： 1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 2....召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。 3....3、E值 E值表示查准率P和查全率R的加权平均值，当其中一个为0时，E值为1，其计算公式： b越大，表示查准率的权重越大。
机器学习中的分类指标包括精确率、召回率、准确率和F函数等。 1）准确率（Accuracy）表示正确分类的测试实例的个数占测试实例总数的比例，计算公式为： ?...（2）召回率（Recall），也叫查全率，表示正确分类的正例个数占实际正例个数的比例，计算公式为： ?...（3）精确率（Precision），也叫查准率，表示正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例，计算公式为： ?...4）F1-score是基于召回率（Recall）与精确率（Precision）的调和平均，即将召回率和精确率综合起来评价，计算公式为: ?
其中这四个参数的关系如下图所示： ? 准确率（Accuracy）表示正确分类的测试实例的个数占测试实例总数的比例，计算公式为：： ?...精确率（Precision）：也叫查准率，表示正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例，计算公式为： ?...召回率（Recall）：也叫查全率，表示正确分类的正例个数占实际正例个数的比例，计算公式为： ?...综合评价指标（F-measure）：是基于召回率（Recall）与精确率（Precision）的调和平均，即将召回率和精确率综合起来评价，计算公式为: ? 当参数： ?...为P和R的调和平均值。
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