通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
在训练模型时，我们需要使用各种评价指标评估模型的效果。然而，在我初入门时，很多概念都搞不清楚，网上大部分总结或者比较简单，或者杂糅在一起，有点凌乱，甚至可能还有错误，在此抛砖引玉，总结一下各种常用的评价指标，以备使用时查阅，如有错误欢迎指出。
查准率，表示所有被预测为正类的样本（TP+FP）是真正类（TP）的比例： P = T P T P + F P P= \frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP 查全率，表示所有真正类的样本（TP+FN）中被预测为真正类（TP）的比例： R = T P T P + F N R= \frac{TP}{TP+FN} R=TP+FNTP
ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，ROC曲线称为受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve），AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积。在计算ROC曲线之前，首先要了解一些基本概念。在二元分类模型的预测结果有四种，以判断人是否有病为例：
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文章从模型评估的基本概念开始，分别介绍了常见的分类模型的评估指标和回归模型的评估指标以及这些指标的局限性。部分知识点举例加以阐述，以便加深理解。思维导图如下： 1 基本概念 模型评估用来评测模型的
前面我们介绍了一个对有害同义突变预测的方法PrDSM，可以发现，在对模型的分析中，大量的使用ROC对模型进行评估，今天我们就来介绍一下ROC的相关内容和两种ROC绘图方法：pROC、plotROC、ggROC和ROCR。
关于临床预测模型的基础知识，小编之前已经写过非常详细的教程，包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
在机器学习领域中，对模型的评估非常重要，只有选择和问题相匹配的评估方法，才能快速发现算法模型或者训练过程的问题，迭代地对模型进行优化。
①误差(error)：学习器的预测输出与样本的真实输出之间的差异 ②训练误差(training error)或经验误差(empirical error)：在训练集上的误差 ③测试误差(test error)：在测试集上的误差 ④泛化误差(generalization error)：学习器在所有新样本上的误差 ⑤过拟合(overfitting)：学习能力过于强大，把训练样本自身的一些特点当成所有潜在样本都会有的一般性质，导致泛化能力下降 ⑥欠拟合(underfitting)：学习能力太差，对训练样本的一般性质尚未学好 在过拟合问题中，训练误差很小，但测试误差很大；在欠拟合问题中，训练误差和测试误差都比较大。目前，欠拟合问题容易克服，如在决策树中扩展分支，在神经网络中增加训练轮数；但过拟合问题是机器学习面临的关键障碍。 ⑦模型选择：在理想状态下，选择泛化误差最小的学习器。
（1）总结常用的绘制ROC和PR曲线的R包 （2）生存预测模型的时间依赖性ROC曲线
解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，首先需要收集问题的资料，深入理解问题，然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标，根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练，并对样本子集划分训练集和测试集，应用交叉验证的方法对模型进行选择和评估。
关于ROC曲线，前前后后写了很多篇推文，关于二分类数据和生存资料的都有，目前只有多指标联合诊断的ROC曲线还没介绍了，今天就介绍多指标联合诊断的ROC曲线。
接收者操作特征曲线（ROC）可以用来对分类器的表现可视化，可以依据分类器在ROC上的表现来选择最终的模型。
ROC曲线作为评估模型效能的工具，其使用频率是极其高的，平时我们在做ROC分析的时候会遇到很多问题，比如：
Precision 和 Recall值是既矛盾又统一的两个指标，为了提高 Precision 值，分类器需要尽量在 “更有把握” 时(即，提高分类阈值！)才把样本预测为正样本，但此时往往会因为过于保守而漏掉很多 “没有把握” 的正样本，导致 Recall 值降低。
评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。
导读：ROC三剑客这三篇文章由一年前的两篇文章和今天写的一篇文章组成，内容涵盖了 ROC 原理解析和计算、两个R包 plotROC 和 pROC 的使用教程。希望感兴趣的读者修此剑术，保家卫国~~你的剑，就是我的剑！
Precision=TP/(TP+FP) Recall=TP/(总的正样本)=TP/(TP+FN) # 这个时候的 TPR=TP/(TP+FN)=Recall # 真正例率 FPR=FP/(TN+FP) # PR曲线 横Recall，纵Precision PR曲线的绘制 场景：有限样本。 方法：固定分类阈值（比如0.5），对分类器的预测结果按照置信度进行降序排序，然后按此顺序对样例进行预测，每次可以计算出当前的查全率（Recall）和查准率（Precision），然后以此作图，绘制出P-R曲线。（疑惑？？：P-R曲线是按照固定的分类阈值，还是按照西瓜书所讲，按照置信度降序的顺序，逐个把样本作为正例进行预测？？我做商汤的笔试题，是采取固定分类阈值的策略） ROC曲线 横FPR，纵TPR，理想的情况是TPR=1，FPR=0，一般来说，FPR增大，则TPR也会跟着增大。 ROC曲线的绘制： 场景：有限样本。 方法：卡阈值，对学习器的预测结果排序，排在前面的是最可能为正例的样本，最后的是最不可能的样本，然后计算不同阈值下的TPR和FPR值，绘制出曲线。 卡阈值作为正负样本的判定依据，阈值较高时，Precision比较大，阈值较低时，Recall较大。（推荐的话，想Precision较大，用户希望排名靠前的推荐是自己想要的，刑侦的话希望Recall较大，不错过一个犯人） AUC：ROC曲线下面积。 PR和ROC曲线应用范围： 1.当正负样本比例差不多的时候，两者区别不大。 2.PR曲线比ROC曲线更加关注正样本，而ROC则兼顾了两者。 3.AUC越大，反映出正样本的预测结果更加靠前。（推荐的样本更能符合用户的喜好） 4.当正负样本比例失调时，比如正样本1个，负样本100个，则ROC曲线变化不大，此时用PR曲线更加能反映出分类器性能的好坏。 5.PR曲线和ROC绘制的方法不一样。
ROC曲线是临床中常用的统计分析之一，R中可以绘制ROC曲线的包也有很多，pROC包就是其中的佼佼者。
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。
笔者寄语：分类器算法最后都会有一个预测精度，而预测精度都会写一个混淆矩阵，所有的训练数据都会落入这个矩阵中，而对角线上的数字代表了预测正确的数目，即True Positive+True Nagetive。
之前因工作需要绘制ROC曲线，所以对该曲线的计算细节进行了一番摸索。刚开始我搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前应当使用逻辑回归等模型对数据建模分析。实则不然，ROC曲线适用于任何判断0-1类型（真假、成功失败等二分类）响应结果阈值分割效果的评估。这个道理我在2018年前后是不懂的，当时一想到画ROC、计算AUC就懵逼。
ROC曲线（Receiver operating characteristic curve），即受试者工作特征曲线，主要用来评价某个指标对两类被试（如病人和健康人）分类/诊断的效果，以及寻找最佳的指标临界值使得分类效果最好。但是ROC曲线绘制的原理是什么，或者说如何一步步画出ROC曲线，以及如何用SPSS软件快速绘制出ROC曲线呢？对于很多新手朋友来说，对上述问题并不十分清楚。笔者这里对上述问题进行详细阐述，以期大家对ROC曲线有更深入的了解。
ROC可以用于：（1）比较预测二分类响应变量的预测效果；（2）获取预测二分类响应变量的连续预测变量的阈值。
对于构建好的机器学习模型，需要对模型的效果进行评估，对于机器学习中的3大类问题，分类，回归，聚类而言，各自有不同的评估指标，本文主要介绍分类模型常用的评估指标。
本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏。
关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法，我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。 既然要对分类算法进行评价，那么我们自然得有评价依据。到目前为止，我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的，但是这个指标科学吗？我们不妨考虑这么一个事实：一个样本集合里有95个正例，5个反例，分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例，分类成功率为95%；分类器C2成功分出了80个正例，3个反例，分类成功率仅83%。我们
作者：王千发 编辑：王抒伟 零 全篇概述： 对于分类算法，我们熟知的评价指标是准确率(accuracy)，但是在实际问题中，我们想要得到一个优秀的模型，仅仅使用准确率是不够的。 比如在，乳腺癌数据集中： 其中201名没有复发（标记为0），85名复发（标记为1）。 显然这是一个不平衡数据集，假如我们的分类模型将所有的患者都预测为未复发，那么这个模型的准确率是（201／286）*100%也就是70.28%，这是一个比较高的准确率了。 但是这样的模型实际上是很差的，将所有的复发的人都预测为不会复发，那么患者得到
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地，本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路，详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接
ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。
在【r<-绘图|ROC】ROC的计算与绘制这篇文章中我讲了ROC曲线的本质以及如何计算和绘制ROC曲线。注意，我这里谈到的ROC并未曾涉及机器学习模型的拟合与预测，而是指存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量（二分类）的影响（真阳性率、假阳性率）。
ROC曲线，即受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是以灵敏度为纵坐标，1-特异度为横坐标绘制而成的曲线，其在临床医学诊断类稿件中受到人们的广泛关注且应用逐渐深入。而稿件中的ROC曲线应用是否合理及数据逻辑能否行得通，还需认真分析。今天，小编就跟大家聊一聊ROC曲线在医学诊断类稿件中的应用。
正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就是负样本；反过来你若是想检测出猫的图片，那么猫就是正样本，狗就是负样本。
【磐创AI导读】：评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分，本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
最近工作需要绘制ROC曲线，对该曲线的计算细节进行了一番摸索。当前搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前使用逻辑回归（我的响应变量是0-1类型）对数据建模分析。实则不然，ROC曲线适用于任何判断0-1类型（真假、成功失败等二分类）响应结果阈值分割效果的评估。
最近我们被客户要求撰写关于SVM，KNN和朴素贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。
今天给大家分享一篇2019年发表于JAMA network open（IF13.3） 上面的文章，文章使用机器学习方法预测急诊患者的预后，帮助提高急诊分诊能力。
机器学习算法常用性能指标总结 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。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。 - TP：正确肯定的数目； - FN：漏报，没有正确找到的
混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。
可以通过pROC包实现的，使用其中roc.test()函数可实现两个ROC 的Delong检验。
构建机器学习模型的想法应基于建设性的反馈原则。你可以构建模型，从指标得到反馈，不断改进，直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。
为什么有了Accuracy还要提出Precision的概念呢？因为前者在测试样本集的正负样本数不均衡的时候，比如正样本数为1，负样本数为99时，模型只要每次都将给定的样本预测成负样本，那么Accuracy = (0+99)/100 = 0.99，精度依然可以很高，但这毫无意义。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。
事实上机器学习训练好的模型在对测试样本进行预测的时候，输出的原始结果是模型预测该样本为正样本的概率，而不是我们平时经常听到的Positive或Negative，而概率如何转化为机器学习的输出靠的是一个阈值，当概率大于阈值则判断其为正样本，反之为负样本。
几个基本概念 对于二元分类器,我们可以把分类样本的真实值记为1（positive,正例/阳性），-1（或0，negative,负例/阴性）分类结果记作1（success）和-1(或0,failure)。分类器分类正确，为真（true）；分类器分类错误为假（false） 那么分类结果会有四种可能： TP，真正例/真阳性，预测为1且预测正确 TN，真反例/真阴性，预测为-1且预测正确 FP，假正例/假阳性，预测为1且预测错误 FN，假反例/假阴性，预测为-1且预测错误 把上面的这四种结果构造列联表，就得到
accuracy指的是正确预测的样本数占总预测样本数的比值，它不考虑预测的样本是正例还是负例,考虑的是全部样本。
在这篇文章中，我们将学习10个最重要的模型性能度量，这些度量可用于评估分类模型的模型性能。
对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。这样做的目的是消除数据特征之间的量纲影响，使得不同的指标之间具有可比性，帮助在进行迭代优化（如梯度下降）时更快地收敛至最优解。最常用的归一化方法有以下两种：
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