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机器学习之模型评分

今天给大家带来一篇如何评价模型好坏以及模型得分 最下面的代码最有用 一、错误与精度(accuracy 准确) 错误精度分类任务中最常用两种性能度量,既适用于二分类任务,也适用于多分类任务...错误分类错误样本数占样本总数比例,精度则是分类正确样本数占样本总数比例。...、查全率(recall)与F1-score 查准率(P值)针对我们预测结果而言,它表示预测为正样本中有多少真正正样本  查全率(R值)针对我们原来样本而言,它表示样本正例有多少被预测正确了...查准率查全率一对矛盾度量.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,统计学中用来衡量二分类模型精确度一种指标。...它同时兼顾了分类模型准确召回。F1分数可以看作模型准确召回一种加权平均,它最大值1,最小值0。

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【机器学习】第六部分:模型评估

类似的问题在很多分类场景下都会出现,“查准率”(precision)与“召回”(recall)更为适合度量标准。...查全率” F1得分: 查准率召回一对矛盾度量。...通常只有在一些简单任务,才能同时获得较高查准率召回查准率召回在不同应用重要性也不同。...例如,在商品推荐,为了尽可能少打扰客户,更希望推荐内容用户感兴趣,此时查准率更重要;而在逃犯信息检索系统,希望让更少逃犯漏网,此时召回更重要。...根据混淆矩阵,查准率召回也可表示为: 查准率 = 主对角线上值 / 该值所在列 召回 = 主对角线上值 / 该值所在行 ④ 实验 利用sklearn提供朴素贝叶斯分类分类,并打印查准率

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scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

scikit-learn releases 页面:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/releases F1 分数定义:查准率指预测结果,每个类别预测正确比例...召回则是指样本标签,每个类别被正确预测比例。两者分母不同,查准率分母预测结果样本数,召回分母样本标签样本数。F1 分数查准率召回调和平均值。...问题原因:在计算 F1 分数时,如果某个类别的查准率召回都为 0,那么根据 zero_division 参数设定,F1 分数可能被赋值为 1.0 或 np.nan,而非正确 0.0。...如果存在任何一个类别的查准率召回都为 0,而对应 F1 分数为 1.0 或 nan,那么这个 F1 分数计算就是错误。...另一种解决方案降级到 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 F1 分数! ️

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权衡查准率召回

上一节讲了当遇到偏斜类时候,如何对算法效果进行评价,使用查准率召回。在很多实际应用,我们还希望能在查准率召回间进行权衡,使得两个指标都取得不错结果。...权衡查准率召回例子 还是用逻辑回归来进行癌症分类例子,如下图。图中右上角框起来上节讲查准率召回定义公式,忘了可以翻翻上一节内容。 ?...我们就搞两个模型,一个查准率、低召回;一个召回、低查准率。 ? 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。...另外一个办法,就是使用F1值,它公式计算办法如下图。 ? F1值有时候也被称为F值,一种在多个算法间进行取舍衡量指标值。...因为式子分母查准率召回乘积,所以只有两者差不多大时候,乘积结果才会取得较大值。 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召回取值。

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机器学习系列16:机器学习系统设计

偏斜分类误差评估 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,患有癌症一个极小概率发生事情,比如 1000 个人中患有癌症只有 5 人。...为了防止被结果欺骗,我们要用到偏斜分类误差评估这种方法。其中用到了评估度量值:查准率(precision)召回(recall)。如下图: ?...那么回到刚才问题,查准率在所有我们预测为癌症患者,实际患有癌症概率;召回在全部实际患有癌症患者,我们预测成功概率。...对于认为所有人都没有患癌症算法,召回为 0,那么这种算法就表现很差,我们就不会被算法表面的结果所欺骗。 权衡查准率召回 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 平均值最大但是这个算法表现最差,因此取查准率召回平均值这种做法不可取。 我们需要要用到 F1 值去计算评估度量值。

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个性化推荐系统设计(3.1)如何评价个性化推荐系统效果

准确召回(Precision & Recall)   准确召回广泛用于信息检索统计学分类领域两个度量值,用来评价结果质量。...其中精度检索出相关文档数与检索出文档总数比率,衡量检索系统查准率召回指检索出相关文档数和文档库中所有的相关文档数比率,衡量检索系统查全率。 ?...正确召回 F 值在鱼龙混杂环境,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 = 提取出正确信息条数 / 提取出信息条数 召回 = 提取出正确信息条数 / 样本信息条数   两者取值在01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/RROC两个不同评价指标计算方式,一般情况下,检索用前者,分类、识别等用后者。

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准确召回如何提高准确

准确召回计算 准确预测正确数量 / 总数量 精确(precision)针对预测结果而言,它表示预测为正样本中有多少真正正样本.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(recall)针对原来样本而言,它表示样本正例有多少被预测正确了。...R = TP / (TP + FN) 精确 = 提取出正确信息条数 / 提取出信息条数 召回 = 提取出正确信息条数 / 样本信息条数 举这样一个例子:某池塘有1400条鲤鱼,300...50%) = 58.3% F值 = 精确 * 召回 * 2 / (精确 + 召回) 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)查全率(recall) 1.一种直接做法现在各混淆矩阵上分别计算查准率查全率...,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)”微F1”(micro-F1): \(micro-P = \frac{ATP

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介绍平衡准确(Balanced Accuracy)和加权 F1 值(Weighted F1)

先复习一下查准率召回 F1 分数: 查准率对预测结果而言,每个类别模型预测正确比例。 召回对样本标签而言,每个类别中有多少被预测正确了。...F1 分数查准率召回调和平均值。 定义二分类结果混淆矩阵,纵轴从上往下为预测结果 1 0,横轴从左往右为真实标签 1 0。左上到右下对角线:TP、TN。...对于二元分类问题,平衡准确灵敏度(真阳性特异性(真阴性算术平均值。...加权 F1 值(Weighted F1) F1 分数评估模型在二分类任务预测性能常用指标,综合考虑了查准率召回。...F1 分数查准率召回调和平均值,其取值范围为 0 到 1,其中,1 表示查准率召回均达到完美,而 0 则表示查准率召回均未达到完美。

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第十二章 机器学习系统设计

如果你正在构建一个‘垃圾邮件分类器’,你会遇到一个问题如何在有限时间内,让你‘垃圾邮件分类器’具有高精准度低错误。 ?...但我们不知道我们是否真的提升了分类模型质量。 因此对于’偏斜类’,我们希望有一个不同’误差度量值’或者不同’评估度量值’,其中一种评估度量值叫做’查准率(准确)’召回’ ?...具体地说,如果一个分类模型拥有高查准率召回,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类。 12.4 精确度召回权衡 ?...或者更泛说,如果我们有不同算法,或者不同想法,我们如何比较不同’查准值’召回’???...我们之前讲到,’评估度量值’重要性,这个概念,通过一个具体数字来反映你回归模型到底如何,但是查准值召回问题,我们却不能这样做。

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分类模型评估指标汇总

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 ? 查准率查全率一对矛盾度量。...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100%, 如果我希望选出瓜都是好瓜,那就要慎重了...即 F1 P R 调和平均数。 与算数平均数 几何平均数相比,调和平均数更重视较小值。 在一些应用,对查准率查全率重视程度有所不同。...,即多分类F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算查准率查全率,再求平均,这样得到“宏查准率”,“宏查全率”“宏F1” ?...方法2 把混淆矩阵对应元素相加求平均,即 TP 平均,TN 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”“微F1” ? ?

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目标检测中常提到IoUmAP究竟是什么?

指目标预测框真实框交集并集比例。 ? mAP mean average precision。指每个类别的平均查准率算术平均值。...从公式(2)可以知晓,Pinterpo(r)表示所有大于指定召回r召回rhat所对应p最大值。大于某个rrhat有很多,我们要找到这些rhat中所对应p最大那个,然后返回这个p。...所以我们要先得到一组rhatp,这需要我们先了解recallprecision如何计算。...这样,在置信度阈值为0.6情况下,我们就得到了一对P(precision)R(recall),接着我们取不同置信度阈值,得到更多P-R对,然后根据公式(2)找到所有大于指定召回r召回rhat...所对应p最大值(采用这种方法是为了保证P-R曲线单调递减,避免摇摆),作为当前指定召回r条件下最大查准率p,然后根据公式(1)计算出AP。

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【机器学习笔记】:一文让你彻底记住什么ROCAUC(看不懂你来找我)

本篇我们主要讨论与分类相关一些指标,因为AUC/ROC就是用于分类性能度量标准。 ▌混淆矩阵,准确,精准召回 1. 混淆矩阵 在介绍各个之前,先来介绍一下混淆矩阵。...精准 精准(Precision)又叫查准率,它是针对预测结果而言,它含义在所有被预测为正样本实际为正样本概率,意思就是在预测为正样本结果,我们有多少把握可以预测正确,其公式如下:...精准召回关系,F1分数 通过上面的公式,我们发现:精准召回分子相同,都是TP,但分母不同,一个(TP+FP),一个(TP+FN)。两者关系可以用一个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:这条曲线根据什么变化?为什么这个形状曲线?其实这要从排序型模型说起。...AUC(曲线下面积) 为了计算 ROC 曲线上点,我们可以使用不同分类阈值多次评估逻辑回归模型,但这样做效率非常低。

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算法金 | 一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标

它通过展示查准率(Precision)召回(Recall)之间关系来评估模型性能。查准率(Precision):表示在所有被预测为正类样本,实际为正类比例。...查准率(Precision):表示在所有被预测为正类样本,实际为正类比例。召回(Recall):表示在所有实际为正类样本,被正确预测为正类比例。...F1 分数(F1 Score):查准率召回调和平均数,用于综合评价模型精确性召回。...最好结合多个指标(如 AUC、准确查准率召回 F1 分数)来综合评估模型性能。...PR 曲线:展示查准率召回之间关系,特别适用于类别不平衡数据集。校准曲线:评估模型概率输出是否与实际概率一致,确保模型概率预测准确

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目标检测中常提到IoUmAP究竟是什么?

[i20190926091648.png] 图中曲线C就是一条P-R曲线,P表示纵轴查准率precision,R表示横轴召回或称为查全率recall。...从公式(2)可以知晓,Pinterpo(r)表示所有大于指定召回r召回rhat所对应p最大值。大于某个rrhat有很多,我们要找到这些rhat中所对应p最大那个,然后返回这个p。...所以我们要先得到一组rhatp,这需要我们先了解recallprecision如何计算。...这样,在置信度阈值为0.6情况下,我们就得到了一对P(precision)R(recall),接着我们取不同置信度阈值,得到更多P-R对,然后根据公式(2)找到所有大于指定召回r召回rhat...所对应p最大值(采用这种方法是为了保证P-R曲线单调递减,避免摇摆),作为当前指定召回r条件下最大查准率p,然后根据公式(1)计算出AP。

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机器学习100天(二十):020 分类模型评价指标-PR曲线

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概念,并掌握了精确召回计算公式,在这里。现在我们来学习 PR 曲线概念。...如图中所示,P-R 曲线 P 就是精确(也称为查准率),R 就是召回(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 P-R 值。...这里阈值就是判断正类概率阈值,例如 0.5、0.8、0.3 等。不同阈值,计算得到不同 P 值 R 值,然后将所有不同阈值下 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,显然查得又准又全比较好,也就是说 PR 曲线越往坐标(1,1)位置靠近越好。...在图中,基于 BEP 比较,可以认为模型 A 优于模型 B 模型 C 。 好了,今天内容到此结束!

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入门 | 机器学习模型衡量不止准确:还有精度召回

精度(查准率召回(查全率)等指标对衡量机器学习模型性能是非常基本,特别是在不平衡分布数据集案例,在周志华教授「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。...可视化精度召回 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如何使用。在使用之前,我们要简单地谈一谈精度召回概念。...例如,如果我们将一个数据点预测为正例,但是它实际上反例,那么这就是一个假正例。 ? 用混淆矩阵计算精度召回需要找到矩阵对应值,并应用以下等式进行计算。 ?...这个思想相当简单:ROC 曲线展示了当改变在模型识别为正例阈值时,召回精度关系会如何变化。...ROC 曲线在 Y 轴上画出了真正例(TPR),在 X 轴上画出了假正例 (FPR)。TPR 召回,FPR 反例被报告为正例概率。这两者都可以通过混淆矩阵计算得到。 ?

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推荐系统评测指标—准确(Precision)、召回(Recall)、F值(F-Measure)

1、准确召回(Precision & Recall) 准确召回广泛用于信息检索统计学分类领域两个度量值,用来评价结果质量。...其中精度检索出相关文档数与检索出文档总数比率,衡量检索系统查准率召回指检索出相关文档数和文档库中所有的相关文档数比率,衡量检索系统查全率。...正确召回 F 值在鱼龙混杂环境,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 = 提取出正确信息条数 /  提取出信息条数    2....召回 = 提取出正确信息条数 /  样本信息条数    两者取值在01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查全率R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,表示查准率权重越大。

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推荐系统评测指标—准确(Precision)、召回(Recall)、F值(F-Measure)

1、准确召回(Precision & Recall) 准确召回广泛用于信息检索统计学分类领域两个度量值,用来评价结果质量。...其中精度检索出相关文档数与检索出文档总数比率,衡量检索系统查准率召回指检索出相关文档数和文档库中所有的相关文档数比率,衡量检索系统查全率。...正确召回 F 值在鱼龙混杂环境,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 = 提取出正确信息条数 / 提取出信息条数 2....召回 = 提取出正确信息条数 / 样本信息条数 两者取值在01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查全率R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,表示查准率权重越大。

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推荐系统评测指标—准确(Precision)、召回(Recall)、F值(F-Measure)

1、准确召回(Precision & Recall) 准确召回广泛用于信息检索统计学分类领域两个度量值,用来评价结果质量。...其中精度检索出相关文档数与检索出文档总数比率,衡量检索系统查准率召回指检索出相关文档数和文档库中所有的相关文档数比率,衡量检索系统查全率。...正确召回 F 值在鱼龙混杂环境,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 = 提取出正确信息条数 /  提取出信息条数    2....召回 = 提取出正确信息条数 /  样本信息条数    两者取值在01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查全率R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,表示查准率权重越大。

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