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。...通过对插值后的曲线进行积分，计算每个类别的AP，然后对所有类别的AP进行平均，得到mAP值。通过平滑精确率-召回率曲线，更准确地评估模型的性能。它提供了更稳定和可靠的指标。...内插精度值取召回值大于其当前召回值的最大精度，如下所示: 通过应用11点插值，我们得到: 所有点的插值 通过插值所有点，平均精度(AP)可以解释为精度x召回率曲线的近似AUC。...精度-召回率曲线绘制：从置信度最高的边界框开始，计算每个置信度水平下的精度和召回率，并绘制精度-召回率曲线。 平均精度计算：通过对精度-召回率曲线进行积分，计算平均精度（AP）。
常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。...平衡点在外侧的 曲线的学习器性能优于内侧。 第三种方法是F1度量和Fβ度量。F1是基于查准率与查全率的调和平均定义的，Fβ则是加权调和平均。...与P-R曲线使用查准率、查全率为横纵轴不同，ROC的纵轴是”真正样例（True Positive Rate，简称TPR）”，横轴是“假正例率（False Positive Rate，简称FPR），两者分别定义为...显示ROC的曲线图称为“ROC图” 进行学习器比较时，与P-R如相似，若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线“包住”，则可断言后者的性能优于前者；若两个学习 器的...代价曲线图的横轴是取 值为[0，1]的正例概率代价， 纵轴是取值为[0，1]的归一化代价 画图表示如下图所示
验证集 2.2 性能度量(performance measure) 2.2.1 错误率与精度 2.2.2 查准率与查全率 2.2.3 查准率-查全率曲线（P-R曲线）、BEP 2.2.4 ROC与AUC...按正例可能性将样本排序，依次将排序的样本作为正例计算出查全率和查准率，依次做P-R曲线图 查全率为x轴、查准率为y轴 我们还将以猫狗预测问题来解释P-R曲线（猫正狗反） 假设有20个猫狗样本（+表示猫...若对查准率/查全率不同偏好： ? ? Fβ的物理意义就是将准确率和召回率这两个分值合并为一个分值，在合并的过程中，召回率的权重是准确率的β倍。...F1分数认为召回率和准确率同等重要； F2分数认为召回率的重要程度是准确率的2倍； F0.5分数认为召回率的重要程度是准确率的一半。...微(micro-)查准率、查全率、F1 先求出每一个微观混淆矩阵元素的平均值(即FP、TP、FN等)，再基于这些平均值计算查全率和查准率 ?
▌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。...召回率 召回率（Recall）又叫查全率，它是针对原样本而言的，它的含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率，其公式如下： 精准率=TP/(TP+FN) ?...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。...其中横坐标为假正率（FPR），纵坐标为真正率（TPR），下面就是一个标准的ROC曲线图。 ? ROC曲线的阈值问题 与前面的P-R曲线类似，ROC曲线也是通过遍历所有阈值来绘制整条曲线的。...如果我们不断的遍历所有阈值，预测的正样本和负样本是在不断变化的，相应的在ROC曲线图中也会沿着曲线滑动。 ? 如何判断ROC曲线的好坏？
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...F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值） 不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。...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： ? image b越大，表示查准率的权重越大。...平均正确率（Average Precision） 平均正确率表示不同查全率的点上的正确率的平均。...为了得到 一个能够反映全局性能的指标，可以看考察下图，其中两条曲线(方块点与圆点)分布对应了两个检索系统的准确率-召回率曲线 。 ?
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。...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” ? ?...ROC曲线的绘制方法与P-R曲线类似，不再赘述，结果如下图 ? 横坐标为假正例率，纵坐标为真正例率，曲线下的面积叫 AUC 如何评价模型呢？
是指每个类别的平均查准率的算术平均值。即先求出每个类别的平均查准率(AP)，然后求这些类别的AP的算术平均值。...那么，我们先来看看P-R曲线是什么：用蓝色笔迹遮住的部分不需要关注。 ? 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。...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。
你必须已经具有特性比较明显、数量适合的训练数据，才能通过模型的训练学习出感兴趣、性能比较突出的学习曲线图。...随着代码的运行，会得到下面的学习曲线图，如图（1）所示 ? 图（1）中，x轴表示训练样本数量与模型参数数量的比值。y轴是模型的f-score值。图中不同颜色的曲线对应于带有不同参数数量的训练模型。...其中精度是检索出相关文档数与检索出文档总数的比率，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。...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，越接近数值1，查准率或查全率就越高。 3....F值=正确率*召回率*2/(正确率+召回率) 即F值即是正确率与召回率的平均值，且F值越好，说明模型的性能越好。
你必须已经具有特性比较明显、数量适合的训练数据，才能通过模型的训练学习出感兴趣、性能比较突出的学习曲线图。...随着代码的运行，会得到下面的学习曲线图，如图（1）所示 图（1）中，x轴表示训练样本数量与模型参数数量的比值。y轴是模型的f-score值。图中不同颜色的曲线对应于带有不同参数数量的训练模型。...其中精度是检索出相关文档数与检索出文档总数的比率，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。...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，越接近数值1，查准率或查全率就越高。 3....F值=正确率*召回率*2/(正确率+召回率) 即F值即是正确率与召回率的平均值，且F值越好，说明模型的性能越好。
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。 ...随着阈值的变化，就像假设检验的两类错误一样，如下图所示召回率和精确率不能同时提高，因此我们就需要一个指标来调和这两个指标,于是人们就常用F1-score来进行表示： ?...Characteristic） 受试者工作特征曲线的纵轴是"真正例率" (True Positive Rate，简称TPR) ，也称灵敏度，横轴是"假正例率" (False Positive Rate，...cross_val_score # cv=6 是把数据分成6分,交叉验证, mea平均数,确保数据的准确率 print('准确{}'.format(cross_val_score(gaussian,
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。...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....F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值） 不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。...如果是做实验研究，可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。...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。
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。...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....F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值） 不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。...如果是做实验研究，可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。...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。
本文将详细介绍机器学习分类任务的常用评价指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、P-R曲线（Precision-Recall Curve）、F1 Score...精确率（Precision）、召回率（Recall） 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...P-R曲线 P-R曲线（Precision Recall Curve）正是描述精确率/召回率变化的曲线，P-R曲线定义如下：根据学习器的预测结果（一般为一个实值或概率）对测试样本进行排序，将最可能是“正例...ROC曲线中的主要两个指标就是真正率TPR和假正率FPR，上面已经解释了这么选择的好处所在。其中横坐标为假正率（FPR），纵坐标为真正率（TPR），下面就是一个标准的ROC曲线图。 ?...阈值问题 与前面的P-R曲线类似，ROC曲线也是通过遍历所有阈值来绘制整条曲线的。如果我们不断的遍历所有阈值，预测的正样本和负样本是在不断变化的，相应的在ROC曲线图中也会沿着曲线滑动。 ?
是指每个类别的平均查准率的算术平均值。即先求出每个类别的平均查准率(AP)，然后求这些类别的AP的算术平均值。...[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。...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。
召回率（recall）：TP / (TP + FN)，正确预测为正占全部正样本的比例 ROC和AUC ROC曲线简介 ROC曲线则是从阈值选取角度出发来研究学习器泛化性能的有力工具。...若我们更重视“查准率”，则可以把阈值设置的大一些，让分类器的预测结果更有把握；若我们更重视“查全率”，则可以把阈值设置的小一些，让分类器预测出更多的正例。...TP：正确肯定的数目； FN：漏报，没有正确找到的匹配的数目； FP：误报，给出的匹配是不正确的； TN：正确拒绝的非匹配对数； 真正类率(true positive rate ,TPR), 计算公式为...F1-Score Precision和Recall指标有时是此消彼长的，即精准率高了，召回率就下降，在一些场景下要兼顾精准率和召回率，最常见的方法就是F-Measure，又称F-Score。...F-Measure是P和R的加权调和平均。 欠拟合和过拟合 训练集和验证集准确率都很低，很可能是欠拟合。解决欠拟合的方法就是增加模型参数，比如，构建更多的特征，减小正则项。
大家好，我是小轩 这几天在训练一个模型，模型结果中涉及到一些参数，不太理解什么意思，就差了一些资料 这篇文章就是整理一下关于机器学习评价指标 评价指标：精确率、召回率、F1、AUC、ROC、混淆矩阵...统计图1，TP=3，FP=1，FN=3，TN=3 下面来介绍指标公式 精确率/查准率(precision) 查准率为是所有预测为正样本中，预测正确的比例 说通俗一些就是预测为正当中，为真正的正的比例，...哎呀好绕口呀 召回率/查全率(recall) 查全率为是所有真实标签为正的样本中，预测正确的比例 说白了就是在所有正样本中，准确预测出为正的比例 F1 粗略的理解就是precision和recall平均值...F 分数是一个综合指标，为查准率和查全率的加权调和平均。...对上一步所得取倒数 ROC曲线（AUC） 上面精确率和召回率可能存在一些问题 比如：在我们测试集当中，大部分都为正样本，模型不具备辨识能力，无论正样本还是负样本，可能会把结果全部判断为正，这时候预测率和召回率会特别高
但是同样的样本集，同样的方法运用到查准率公式上，就不可能得到一个很高的值了。 查全率/召回率 recall 所有真的是正样本的图片中，被成功预测出来的图片所占的比例。 ?...P-R曲线 （查准率-查全率曲线） 该曲线是通过取不同的阈值下的P和R，绘制出来。这里的阈值就是指模型预测样本为正样本的概率。...为什么β>1时查全率有更大影响，而β<1时查准率有更大影响呢？看下图：2.11的公式，其实是由下面的加权调和平均公式推导出来的。 ?...ROC曲线如下图[2]： ? 纵坐标是真正率(其实就是召回率/查全率)=TP/(TP+FN)，横坐标是假正率(误检率FPR)=FP/(FP+TN)。...因为我们希望召回率高，误检率低，所以曲线上越接近左上角(0,1)的点表现越好。所以ROC曲线是干嘛的？就是通过查全率和误检率的综合表现来评价模型的好坏用的。
精确率和召回率是此消彼长的关系，二者之间的关系可以通过下图所示的P-R曲线来描述 ? 从图中可以看到，精确率越大，召回率越小；精确率越小，召回率越大。...在PR-R曲线中，存在一个平衡点的概念，即Break-Even Point, 简称BEP，在该点处，查准率=召回率。...对于一个分类模型而言，不同的阈值可以得到不同的精确率和召回率，依次可以绘制P-R曲线，当我们比对多个模型时，通过曲线下的面积来衡量，面积大的模型效果更好。...同时还有一个指标，F1 score, 综合考虑了精确率和召回率这两个指标，对应的公式如下 ? F1 score是精确率和召回率的调和平均，其值越大，模型的效果越好。...和P-R曲线类似，ROC曲线可以展示同一个模型，不同阈值条件下的效果，相比单一阈值条件下计算的准确率，精确率，召回率，其衡量模型泛化能力的效果更强。
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