^13 反向传播 这是神经网络中的一个概念，它允许网络在结果与创建者期望的结果不匹配的情况下，调整隐含层神经元对应的权重。 详细信息查看： 反向传播^14 反向传播在人工神经网络是如何工作的?...随机森林中的每个决策树都会做出类别预测，而获得最多投票的类别将成为我们模型的预测类别。 通常，随机森林模型不会过度拟合，即使确实存在，也很容易阻止其过度拟合。 对于随机森林模型，不需要单独的验证集。...详细信息查看： 我从随机森林机器学习算法中学到的东西^28 了解随机森林^29 集成学习 集成学习通过组合多个模型来帮助改善机器学习结果。与单个模型相比，这种方法可以产生更好的性能。...召回率或是敏感度: 召回率是一种衡量方法，它告诉我们真正是正例被模型预测正确的比例。 ? F1f分数: 精确率和召回率的调和平均。 ?...ROC曲线: ROC曲线是显示在所有分类阈值下分类模型的性能的图。 曲线绘制了两个参数: 真正率(召回率) 假正率(特异性) ? ACC: AUC测量整个ROC曲线下方的整个区域面积。
前面我们已经介绍了逻辑回归、决策树、随机森林这几种常用的分类模型，不知道大家有没有留意到，我们在前面做模型评价的时候都会用到一个指标--AUC，通过AUC值的大小来评判模型好坏。...+ R) (P代表精确率，R代表召回率） 注：1、以上几个指标范围在0-1之间，数值越大表示相应结果越好； 2、精确率是针对预测结果而言的，召回率是针对实际结果而言的； 3、混淆矩阵也可以用作多分类问题...ROC曲线 ROC的全称是Receiver Operating Characteristic Curve，中文名字叫“受试者工作特征曲线”，它是代表模型在不同的阈值条件下灵敏性与精确性的变化趋势。...而事实上，ROC曲线正是通过不断移动分类器（模型）的“阈值”来生成曲线上的一组关键点的。可能这样讲有点抽象，还是举个栗子。...若曲线上下两部分面积相等，则它就是y=x直线，此时AUC等于0.5，表示模型的结果相当于随机猜测，没什么效果~ ? ok，到这里混淆矩阵、ROC曲线与AUC你都懂了吗？不懂就慢慢消化吧。
▌公司四：成立一年的医疗初创公司（面试时长：50min） 什么是精确率（precision）和召回率（recall）？在医疗诊断中，你认为哪个更重要？ 解释一下精确率和召回率。...如何绘制受试者工作特征曲线 （ROC曲线）？ROC曲线下面积是什么意思？ 如何为多类别分类任务绘制ROC曲线？ 列举多类别分类任务其他的度量标准。...随机森林中的“随机”指什么？ 如何进行文本分类？ 如何确定已经学会了一个文本？没有TF-IDF技术是不是不可能实现？...决策树和随机森林，你更喜欢哪一个？ 逻辑回归和随机森林有什么区别？ 你会用决策树还是随机森林来解决分类问题？随机森林有什么优点？ 体验☞：我也拿到了这家公司的offer。事实上，我很喜欢这次技术交流。...如果你在这个领域还是一个新手，在创建简历时可以从自己做过的项目开始。你的GitHub账号也很有说服力。除此之外，还可以多参加Kaggle竞赛和MOOC课程。
随机森林(RandomForest)：顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面:由很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。...下面我实现一下简单的随机森林： 数据描述：为了对比单一决策树与集成模型中随机森林分类器的性能差异，我们使用kaggle上的泰坦尼克号的乘客数据。数据的下载地址可以直接到kaggle竞赛官网下载。...特征提取模块可以用于从由诸如文本和图像的格式组成的数据集中提取机器学习算法支持的格式的特征。...虽然处理不是特别快，但是Python的dict使用很方便 使用随机森林分类器进行集成模型的训练以及预测分析 输出随机森林分类器在测试集上的分类准确性，以及更详细的精准率、召回率及F1指标，fit函数是用来训练模型参数的...它除了具有平均功能外，还会对那些召回率和精确率更加接近的模型给出更高的分数，因为召回率和精确率差距较大的模型，往往没有足够的实用价值。
2、树的结构不稳定，可以得出变量重要性，可以作为变量筛选随机森林随机森林比决策树在变量筛选中，变量排序比较优秀 神经网络1、不可解释，内部使用，预测精度较高。...可以作为初始模型的金模型（用以评估在给定数据条件下，逻辑回归可达到的最精确程度） 2、线性（逻辑回归）+非线性关系，可用于行为评分的预测模型（行为评分对模型可解释性不强），可用于申请评分的金模型 3、使用场景...2、排序类指标评估 ROC指标（一致性）、Gini指数（洛伦兹曲线）、KS统计量、提升度四类指标。 ? （1）ROC曲线 对角线模型，最差，风控喜欢的指标。...（R语言︱ROC曲线——分类器的性能表现评价） （2）累积提升曲线 营销最好的图，很简单。它衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少（分类模型评估——混淆矩阵、ROC、Lift等）。...将概率从大到小铺开x，提升度可以有一些“忽悠”的成本，哈哈~可以微调，可以自己调节提升度的区间 （3）K-S曲线 风控喜欢的指标。K-S曲线的最大值代表K-S统计量。 ?
概率输出: 逻辑回归、随机森林、梯度增强、Adaboost等算法给出概率输出。将概率输出转换为类输出只需要创建一个阈值。 在回归问题中，我们的输出没有这样的不一致性。...精确率、查准率(Precision): 在模型预测是正例的所有结果中，模型预测对的比重 真负率: 在模型预测是负例的所有结果中，模型预测对的比重 召回率、查全率(Recall)、灵敏度(Sensitivity...F1 Score 在上一节中，我们讨论了分类问题的精确率和召回率，并强调了我们的选择案例的精确率/召回率基础的重要性。如果对于一个案例，我们试图同时获得最佳的精确率和召回率，会发生什么呢?...现在，如果我们取调和均值，我们会得到0，这是准确的，因为这个模型对所有的目的都没用。 这似乎是简单的。然而，在某些情况下，对精确率和召回率的重视程度有所不同。...因此，此模型非常接近完美。 现在让我们绘制提升曲线。提升曲线是总提升(total lift)与%population之间的关系曲线。请注意，对于随机模型，它始终保持100％不变。
为了更好地理解这种折衷，我们来看看随机梯度下降（SGD）的分类器如何在 MNIST 数据集上做出分类决策。...精确率/召回率曲线 精确率和召回率之间的折衷可以用精确率-召回率曲线观察到，它能够让你看到哪个阈值最佳。 ? 另一种方法是将精确率和召回率以一条曲线画出来： ?...分类器产生越多的假正类，真正类率就会越高。中间的红线是一个完全随机的分类器，分类器的曲线应该尽可能地远离它。...一个完全随机的分类器 ROC AUC 为 0.5。下图中是 MNIST 模型的输出： ? 总结 通过以上介绍，大家将学习到如果评价分类器，以及用哪些工具去评价。...此外，还能学到如何对精确率和召回率进行折衷，以及如何通过 ROC AUC 曲线比较不同分类器的性能。 我们还了解到，精确率高的分类器并不像听起来那么令人满意：因为高精确率意味着低召回率。
因此，作者通过编码来跟踪这种实践的普遍性，以确定专利是否包含“终端放弃声明”。在以前预测重要专利的尝试的基础上，我们采用了随机森林机器学习模型来预测任何给定专利是否会被列入《橙皮书》。...随机森林是一组独立的决策树，对于任何专利，它们会对该专利最终是否会列入《橙皮书》进行投票。...作者选择了这种方法而不是回归模型，因为随机森林在预测方面更为优秀，特别是在建模复杂系统（如专利系统）时。...作者的模型在总体上具有95%的准确率，48%的精确度和45%的召回率。...当模型仅包括初级专利时，准确率为97%，基于申请特征的精确度和召回率分别为24%和29%。作者的研究在几个重要方面存在一些限制，其普适性有限。
叶子的数量 流失模式识别 2、树的结构不稳定，可以得出变量重要性，可以作为变量筛选 随机森林 随机森林比决策树在变量筛选中，变量排序比较优秀 神经网络 1、不可解释，内部使用，预测精度较高。...可以作为初始模型的金模型（用以评估在给定数据条件下，逻辑回归可达到的最精确程度）2、线性（逻辑回归）+非线性关系，可用于行为评分的预测模型（行为评分对模型可解释性不强），可用于申请评分的金模型3、使用场景...2、排序类指标评估 ROC指标（一致性）、Gini指数（洛伦兹曲线）、KS统计量、提升度四类指标。 （1）ROC曲线 对角线模型，最差，风控喜欢的指标。...（R语言︱ROC曲线——分类器的性能表现评价） （2）累积提升曲线 营销最好的图，很简单。它衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少（分类模型评估——混淆矩阵、ROC、Lift等）。...将概率从大到小铺开x，提升度可以有一些“忽悠”的成本，哈哈~可以微调，可以自己调节提升度的区间 （3）K-S曲线 风控喜欢的指标。K-S曲线的最大值代表K-S统计量。
（还有其他一些结合精度和召回率的指标，如精度和召回率的几何平均值，但F1 score是最常用的。）如果我们想创建一个平衡的分类模型，并具有召回和精确度的最佳平衡，那么我们尝试最大化F1 score。...从混淆矩阵到召回率和精确度需要找到矩阵中的各个值并应用等式： ? 显示分类模型性能的另一个主要Receiver Operating Characteristic（ROC）曲线。...这个想法相对简单：ROC曲线显示了在我们的模型在判别正样本时改变其阈值，召回率与精度的关系如何变化。阈值表示在正类中数据点被预测的值。...这两个都可以从混淆矩阵中计算出来： ? 典型的ROC曲线如下所示： ? 黑色对角线表示随机分类器，红色和蓝色曲线表示两种不同的分类模型。...在上图中，蓝色曲线的AUC将大于红色曲线的AUC，这意味着蓝色模型更好地实现了精确度和召回率的混合。随机分类器（黑线）AUC达到0.5。
、下采样) 6.2，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。...统计学习基于训练数据，根据模型获取假设空间，然后根据策略从假设这间中选择最优模型，最后需要考虑的是用什么计算方法，求解这个最优模型。...另外在本系列的博文《机器学习5：集成学习--Bagging与随机森林》中也有对自主采样法和包外估计的解释。...、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...accuracy_score from sklearn.metrics import precision_score, recall_score %matplotlib inline # 1,建立随机森林模型
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。...从上图不难发现，precision与Recall的折中(trade off)，曲线越靠近右上角性能越好，曲线下的面积叫AP分数，能在一定程度上反应模型的精确率和召回率都很高的比例。...从Mann–Whitney U statistic的角度来解释，AUC就是从所有1样本中随机选取一个样本， 从所有0样本中随机选取一个样本，然后根据你的分类器对两个随机样本进行预测，把1样本预测为1的概率为...参考资料 机器学习和统计里面的AUC如何理解 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ 美团机器学习实践 ROC 曲线与 PR 曲线
决策树 3.随机森林 4.三种模型比较验证）； 第四步；展示与解读（1.描述统计分析 2.描述及模型解读） 提出问题 （1）问题：游戏app是否高频使用用户的影响因素是什么？...数据训练集和测试集划分标准以0.8和0.2进行随机抽样，保证数据的无序抽取。...划分代码如下： 其中处理数据的方法有随机森林，决策树、逻辑斯蒂回归， 模型精确度用AUC进行衡量，得到混淆矩阵，得出召回率，对比进行分析发现决策树模型效果较好。...使用测试集数据对综合预测模型，评估精确度、召回率。 模型的优化方法主要可在以下几个方面进行： 1. 获取更多的游戏指标数据 2....=2.5,print.thres.cex=1.5,col="pink",main="AIC模型的ROC曲线")# 选择AIC模型，在ROC曲线上标注AUC值和最佳阈值 ##混淆矩阵 thres <- 0.318
目录 必看前言 分类模型的评估指标 1 样本不均匀问题 2 混淆矩阵 2.1 模型整体效果：准确率 2.2 精确度 Precision 2.3 召回率 Recall 2.4 F1 measure...2.5 假负率 2.6 ROC 曲线 2.7 sklearn 中的混淆矩阵 2.7.1 混淆矩阵 2.7.2 准确率 2.7.2 召回率 2.7.3 F 值 2.8 总结 结束语 分类模型的评估指标...首先，分类模型天生会倾向于多数的类，让多数类更容易被判断正确，少数类被牺牲掉。因为对于模型而言，样本量越大的标签可以学习的信息越多，算法就会更加依赖于从多数类中学到的信息来进行判断。...混淆矩阵是二分类问题的多维衡量指标体系，在样本不平衡时极其有用。 在混淆矩阵中，我们将少数类认为是正例，多数类认为是负例。 在决策树，随机森林这些分类算法里，即是说少数类是 1，多数类是 0。...精确率precision sklearn.metrics.recall_score sklearn.metrics.precision_recall_curve 精确率-召回率平衡曲线 sklearn.metrics.f1
、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。...对于 P-R 曲线，有： 1.曲线从左上角 (0,1) 到右下角 (1,0) 的走势，正好反映了精确率和召回率是一对矛盾的度量，一个高另一个低的特点： 开始是精确率高，因为设置阈值很高，只有第一个样本（...然后根据模型输出的概率对样本排序，并按顺序遍历样本，从零点开始绘制 ROC 曲线，每次遇到一个正样本就沿纵轴方向绘制一个刻度间隔的曲线，遇到一个负样本就沿横轴绘制一个刻度间隔的曲线，直到遍历完所有样本，...2.ROC 曲线中： 对角线对应于随机猜想模型，即概率为 0.5； 点 `(0,1)` 是理想模型，因为此时 TPR=1，FPR=0，也就是正类都预测出来，并且没有预测错误； 通常，ROC 曲线越接近点...1.3.3 AUC 曲线 AUC 是 ROC 曲线的面积，其物理意义是：从所有正样本中随机挑选一个样本，模型将其预测为正样本的概率是 p1；从所有负样本中随机挑选一个样本，模型将其预测为正样本的概率是
从分解问题到使用机器学习解决问题的过程有多个步骤。它涉及数据收集、清理和特征工程、构建模型，最后是，评估模型性能。...当您评估模型的质量时，通常会使用精度和召回率等指标，也分别称为数据挖掘领域的置信度和灵敏度。这些指标将预测值与通常来自保留集的实际观察值进行比较，使用混淆矩阵进行可视化。...图片使用混淆矩阵中的不同观察集来描述 Precision 和 Recall，您可以开始了解这些指标如何提供模型性能的视图。...ROC 曲线ROC 作为汇总工具，用于可视化 Precision 和 Recall 之间的权衡。ROC 分析使用 ROC 曲线来确定二进制信号的值有多少被噪声污染，即随机性。...要绘制 ROC 曲线并计算曲线下面积 (AUC)，您决定使用 SckitLearn 的 RocCurveDisplay 方法并将多层感知器与随机森林模型进行比较，以尝试解决相同的分类任务。
从分解问题到使用机器学习解决问题的过程有多个步骤。它涉及数据收集、清理和特征工程、构建模型，最后是，评估模型性能。...当您评估模型的质量时，通常会使用精度和召回率等指标，也分别称为数据挖掘领域的置信度和灵敏度。 这些指标将预测值与通常来自保留集的实际观察值进行比较，使用混淆矩阵进行可视化。...Recall 使用混淆矩阵中的不同观察集来描述 Precision 和 Recall，您可以开始了解这些指标如何提供模型性能的视图。...ROC 曲线 ROC 作为汇总工具，用于可视化 Precision 和 Recall 之间的权衡。ROC 分析使用 ROC 曲线来确定二进制信号的值有多少被噪声污染，即随机性。...要绘制 ROC 曲线并计算曲线下面积 (AUC)，您决定使用 SckitLearn 的 RocCurveDisplay 方法并将多层感知器与随机森林模型进行比较，以尝试解决相同的分类任务。
对数据集进行重采样 评价指标选用召回率 接下来，我们将进行案例展示，随机产生5000份样本数据，预测变量为2分类。分别介绍不同的采样方法及最后评价指标。评估各种方法的优劣 。...下面的例子都使用随机森林模型。 1.1原始数据 首先我们不对Traning数据集进行任何的采样，使用10 x 5的重复交叉验证进行随机森林建模。然后在测试集中测量最终模型的性能。...我们可以使用R中的PRROC包来计算5个模型的精确查全率曲线下的面积area under the precision-recall curve (AUPRC)。...2.3 所有模型评价指标 我们已经可以看到不同的抽样技术是如何影响模型性能的。Precision描述的是真实的阳性结果，即来自良性样本的良性预测的比例。...，精确-召回曲线下的面积可以是一个有用的指标，帮助区分两个竞争的模型。
从数学上讲，召回率的定义如下： ? ⭐️ 注意：如果模型的预测结果中没有假负例，则模型的召回率为 1.0。 让我们来计算一下肿瘤分类器的召回率： ? ?...该模型的召回率是 0.11，也就是说，该模型能够正确识别出所有恶性肿瘤的百分比是 11%。 4.3 精确率和召回率：一场拔河比赛 要全面评估模型的有效性，必须同时检查精确率和召回率。...结果，精确率有所提高，而召回率则有所降低： ? ? 相反，图 3 显示了降低分类阈值（从图 1 中的初始位置开始）产生的效果。 ? 图 3.降低分类阈值 假正例数量会增加，而假负例数量会减少。...曲线下面积（ROC 曲线下面积） 曲线下面积对所有可能的分类阈值的效果进行综合衡量。曲线下面积的一种解读方式是看作模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。...预测按逻辑回归分数以升序排列 曲线下面积表示随机正类别（绿色）样本位于随机负类别（红色）样本右侧的概率。 曲线下面积的取值范围为 0-1。
机器学习问题之中，通常需要建立模型来解决具体问题，但对于模型的好坏，也就是模型的泛化能力，如何进行评估呢？ 很简单，我们可以定一些评价指标，来度量模型的优劣。...5.F1分数 精确率和召回率又被叫做查准率和查全率，可以通过P-R图进行表示 ? 如何理解P-R(精确率-召回率)曲线呢？或者说这些曲线是根据什么变化呢？ 以逻辑回归举例，其输出值是0-1之间的数字。...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ROC曲线TPR和FPR也会沿着曲线滑动。 ? 同时，我们也会思考，如何判断ROC曲线的好坏呢？...最后，我们来看一下，不论样本比例如何改变，ROC曲线都没有影响，也就是ROC曲线无视样本间的不平衡问题。 ?...如ROC曲线所示，连接对角线的面积刚好是0.5，对角线的含义也就是随机判断预测结果，正负样本覆盖应该都是50%。另外，ROC曲线越陡越好，所以理想值是1，即正方形。
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