6 AP（Average Precision）值 PR曲线下的面积称为AP（Average Precision），表示召回率从0-1的平均精度值。如何计算AP呢？...显然，这个面积的数值不会大于1。PR曲线下的面积越大，模型性能则越好。...如下图所示，有两条PR曲线，可以看出，PR1曲线为性能较优的模型表现形式，PR1曲线下的面积明显大于PR2曲线下的面积。...对于PR1曲线，随着R值的增长，P值仍能保持在一个较高的水平；而对于PR2曲线，随着R值的增长，P值则不断下降，因此是通过牺牲P值才能换得R值的提高。 ?...绘制得到的ROC曲线示例如下： ? 一般来说，ROC曲线越靠近左上方越好。 ROC曲线下的面积即为AUC。面积越大代表模型的分类性能越好。
F1值 F1是召回率R和精度P的加权调和平均，顾名思义即是为了调和召回率R和精度P之间增减反向的矛盾，对R和P进行加权调和。...当一个模型的P-R曲线完全包住另一个模型的P-R曲线，则前者的性能优于后者（如A>C，B>C)。...以FPR（假正例率：假正例占所有负例的比例）为横轴，TPR（召回率）为纵轴，绘制得到的曲线就是ROC曲线。与PR曲线相同，曲线下方面积越大，其模型性能越好。...AUC 含义一：ROC曲线下的面积即为AUC。面积越大代表模型的分类性能越好。 含义二：随机挑选一个正样本以及负样本，算法将正样本排在所有负样本前面的概率就是AUC值。...recall_score: 计算召回率。 f1_score: 计算 F1 分数（精确度和召回率的调和平均数）。 roc_auc_score: 计算接收者操作特性（ROC）曲线下的面积（AUC）。
让我们用一个例子来理解这一点。我们有一个二分类模型，结果如下: 精确率:0，召回率:1 这里取算术平均值，得到0。5。...我们了解了混淆矩阵，提升和增益图以及kolmogorov-smirnov图。让我们继续学习一些更重要的指标。 5. AUC曲线(AUC-ROC) 这是业界流行的指标之一。...为了将该曲线映射为数值，我们计算该曲线下的面积(AUC)。 注意到，整个正方形的面积是1 * 1 = 1。...因此AUC本身是曲线下的面积与总面积的比率，对于我们的实验，我们的AUC ROC值为96.4％。...基尼系数可以从AUC ROC数得出。基尼系数只是ROC曲线与对角线之间的面积与对角线上三角形的面积之比。 以下是使用的公式： Gini = 2*AUC – 1 基尼系数高于60％是一个很好的模型。
但这个值不方便计算，综合考虑精度与召回率一般使用F1函数或者AUC值（因为ROC曲线很容易画，ROC曲线下的面积也比较容易计算）....AUC对样本类别是否均衡并不敏感，这也是不均衡样本通常用AUC评价学习器性能的一个原因。...AUC就是ROC曲线下的面积，衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。假定ROC曲线是由坐标为 ? 的点按序连接而形成，则AUC可估算为: ?...AUC对样本类别是否均衡并不敏感，这也是不均衡样本通常用AUC评价学习器性能的一个原因。...3.3 AUC的计算方法： AUC的计算方法有多种，从物理意义角度理解，AUC计算的是ROC曲线下的面积： ?
其计算方式也比较简单，对搜索相关性进行求和，公式如下，在推荐系统中， rel_i 表示第i个位置的item是否是用户喜欢的，喜欢为1，否则为0。...搜索结果，或者召回结果，推荐结果等，这些结果是一个集合，对于不同的关键词，或者不同的用户系统返回的结果数量是不同的。...标准化后得到的NDCG是一个相对值，从而使得即使不同的用户之间可以进行比较。IDCG表示的是召回的集合中的item用户都喜欢的最理想情况。所以IDCG中的分子部分其实都是1。 2....排序阶段 2.1 AUC AUC（area under Curve），是ROC曲线下的面积，具体概念这里不赘述了。...AUC能反映模型的排序能力，他反应的是一个相对性，即item a排在item b之前的能力；但是它不反应绝对性，例如，0.9排在0.1前面和0.5排在0.1前面对他来说是一样的。
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。...将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中，直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。 AUC ROC曲线下的面积，即AUC(Area Under ROC Curve)。...AUC就是ROC曲线下的面积，衡量学习器优劣的一种性能指标。AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，表示预测的正例排在负例前面的概率。 ROC曲线用在多分类中是没有意义的。...AUC ＝ 1，代表完美分类器 0.5 AUC < 1，优于随机分类器 0 AUC < 0.5，差于随机分类器 TPR和FPR 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative...解决过拟合的方法有增大训练集或者降低模型复杂度，比如增大正则项，或者通过特征选择减少特征数。
损失函数更多用于模型训练时的优化（比如梯度下降），更关注可微可导、是否为凸函数等等数学性质；评价指标更关注于是否能够反应任务需求、是否符合统计假设检验，此外评价指标也会用于模型之间的对比。...此时如果一定要进行比较，则较为合理的判据是ROC曲线下的面积，即AUC。 2.7.2 AUC AUC，Area Under Curve的简称，其中的Curve就是 ROC。...而 AUC 的几何意义为 ROC曲线下的面积，因此也和实际的正负样本比例无关。 举例：小明一家四口，小明5岁，姐姐10岁，爸爸35岁，妈妈33岁，建立一个逻辑回归分类器，来预测小明家人为成年人概率。...D模型, E模型和F模型的AUC值为1，C 模型的AUC值为0（爸妈为成年人的概率小于小明和姐姐，显然这个模型预测反了）。 AUC的计算 法1：AUC为ROC曲线下的面积，那我们直接计算面积可得。...面积为一个个小的梯形面积（曲线）之和。计算的精度与阈值的精度有关 。 法2：根据AUC的物理意义，我们计算正样本预测结果大于负样本预测结果的概率。
例如，在假阳性预测比假阴性预测成本更高的情况下，优化精度可能更重要，而在假阴性预测成本更高的情况下，可能会优先考虑召回。...F1分数可用于评估模型在这些场景下的性能，并就如何调整其阈值或其他参数来优化性能给出相应的数据支持。 4、你能解释在模型评估中使用ROC曲线的原因吗?...一个好的模型在ROC曲线下有很大的面积，这意味着它能够准确地区分正类和负类。...ROC AUC (Area Under the Curve，曲线下面积)用于比较不同模型的性能，特别是在类别不平衡时评估模型性能的好方法。 5、如何确定二元分类模型的最佳阈值?...使用不同的评估指标:诸如精度、召回率、F1-score和ROC曲线下面积(AUC-ROC)等指标对类别不平衡很敏感，可以更好地理解模型在不平衡数据集上的性能。
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...TNR的延伸——AUC值 为了更好的衡量ROC所表达结果的好坏，Area Under Curve（AUC）被提了出来，简单来说就是曲线右下角部分占正方形格子的面积比例。...更加具体的，曲线与坐标轴之间的面积应当越大。 最理想的系统， 其包含的面积应当是1，而所有系统的包含的面积都应当大于0。...ROC曲线的包，例如常见的ROCR包，它不仅可以用来画图，还能计算ROC曲线下面积AUC，以评价分类器的综合性能，该数值取0-1之间，越大越好。...网上的解决方案有： 在这种情况下预测(预测,标签,标签。 点= NULL)函数类的“预测”和“标签”变量应该列表或矩阵。 本文有两个ROC曲线绘制包，可参考。
计算R中的微观和宏观平均值 在这里，我演示了如何在R中计算F1分数的微观平均值和宏观平均值。...但是，我们的假设分类器对于单个类别（如B类（精度）和E类（精度和召回率））的表现不佳。现在，我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。...请注意，对于当前数据集，微观平均和宏观平均F1的总体（0.78）和加权精度（0.69）具有相似的关系。 ROC曲线下的面积（AUC） ROC曲线下的面积（AUC）是评估软分类器分类分离质量的有用工具。...在多类别设置中，我们可以根据它们对所有精度召回曲线的关系可视化多类别模型的性能。AUC也可以推广到多类别设置。 一对一的精确召回曲线 我们可以通过绘制K 二进制分类器的性能来可视化多类模型的性能。...对于软分类器，您可以确定全精度召回曲线，也可以使用Hand and Till中的AUC 。 ---- 本文摘选《R语言中的多类别问题的绩效衡量：F1-score 和广义AUC》
用于分类的常用指标 一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能，但是有很多情况下accuracy 不足以报告分类模型的性能，所以就出现了很多其他的指标：精确度Precision、召回率...ROC曲线下面积（AUC）：ROC曲线下面积。如果这个面积等于 1，我们就有了一个完美的分类器。如果它等于 0.5，那么就是一个随机的分类器。...如果改变阈值则会改变模型的性能。这里可以根据应用程序领域选择一个阈值来最大化重要的度量(通常是精度或召回率)，比如在kaggle的比赛中经常会出现thresh = 0.4xx的情况。...也就是说，基本上能做的事情我们都已经做了，但是还是希望能够有一些其他的方式来优化模型，那么则可以试试调整模型的阈值。...可以看到模型的性能很好。 在本例中，假设在我们的实际应用中FP的成本> FN的成本，所以选择一个阈值在不降低召回率的情况下最大化精度。
Spec=TN(TN+FP) (ROC) 曲线：该曲线显示了真正例率和假正例率之间的权衡。代表模型的性能。 ROC曲线下面积（AUC）：ROC曲线下面积。...如果这个面积等于 1，我们就有了一个完美的分类器。如果它等于 0.5，那么就是一个随机的分类器。 Precision-Recall曲线：这条曲线显示了不同阈值下的精度和召回值。...如果改变阈值则会改变模型的性能。这里可以根据应用程序领域选择一个阈值来最大化重要的度量(通常是精度或召回率)，比如在kaggle的比赛中经常会出现thresh = 0.4xx的情况。...也就是说，基本上能做的事情我们都已经做了，但是还是希望能够有一些其他的方式来优化模型，那么则可以试试调整模型的阈值。...可以看到模型的性能很好。 在本例中，假设在我们的实际应用中FP的成本> FN的成本，所以选择一个阈值在不降低召回率的情况下最大化精度。
我们需要默默的将遗漏的好设备捡回来(毕竟花了钱了，不能浪费)，这个行为叫做召回，那么我们需要用到召回率Rcall=(TP)/(TP+FN) P-R曲线 若一个学习器A的P-R曲线被另一个学习器B的P-R...但一般来说，曲线下的面积是很难进行估算的，所以衍生出了“平衡点”（Break-Event Point，简称BEP），即当P=R时的取值，平衡点的取值越高，性能更优。...这里可以知道的是，P(精确率)与R(召回率)是此消彼长的，也就是说，一个高一个就会低。所有对于一个综合的评价指标来说，可以很直觉的想到，将两个参数做加权调和平均数。这样就成为了F1。...两个模型用这个指标做评价的时候，如果一个模型A可以包裹住另一个模型B，那么这个模型A就优于模型B。如果A和B两个模型有交叉，那么这个就看它们曲线下的面积大了，面积大的模型性能更优。...AUC AUC说白了就是ROC曲线下面的面积大小。AUC越大，说明ROC曲线下面的面积越大，则这个模型的性能更好。一般来说，AUC的值介于0.5到1之间。
后剪枝用于删除没有意义的分组，常用方法有计算结点中目标变量预测精度或误差、综合考虑误差与复杂度进行剪树。 此外在ID3算法中，使用信息增益挑选最有解释力度的变量。...其中信息增益为信息熵减去条件熵得到，增益越大，则变量的影响越大。 C4.5算法则是使用信息增益率作为变量筛选的指标。...全体样本的基尼系数为0.483，在3284个样本中，被预测变量为0的有2671个，为1的有1839个。 使用scikit-learn提供的参数搜索进行调优(GridSearchCV)。...输出优化后的决策树模型的参数组合 print(clf_cv.best_params_) 输出结果。...模型的ROC曲线下面积为0.7358，模型效果一般。
本文整理介绍了7种最常用的机器学习算法衡量指标：分类精度、对数损失、混淆矩阵、曲线下面积、F1分数、平均绝对误差、均方误差。相信阅读之后你能对这些指标有系统的理解。 ?...分类精度 对数损失 混淆矩阵 曲线下面积（Area under Curve） F1分数 平均绝对误差 均方误差 1. 分类精度 ---- 当我们使用“准确性”这个术语时，指的就是分类精度。...一般来说，最大限度地减少对数损失可以提高分类精度。 3. 混淆矩阵 ---- ---- 混淆矩阵顾名思义，通过一个矩阵描述了模型的完整性能。 假设我们有一个二元分类问题。...曲线下面积（Area Under Curve, AUC） ---- 曲线下面积（AUC）是评估中使用最广泛的指标之一。 它用于二分类问题。...AUC是[0,1]中不同点的False Positive Rate对True Positive Rate曲线下的面积。 ? 很明显，AUC的范围是[0,1]。 值越大，我们模型的性能越好。 5.
【2】混淆矩阵 为了理解混淆矩阵，让我们举一个分类问题的例子。模型必须识别图像中是否有热狗。预测可以是正确的，也可以是不正确的。根据输出和实际图像，可以进行以下预测组合。...AP一词随着时间的推移而演变。为简单起见，我们可以说它是精确召回曲线下的面积。在这里，我们将通过一个简单的对象检测示例，学习如何手动计算平均精度（AP）。...在 PASCAL VOC 2005 中引入了 ROC（接收器操作特性）-AUC（曲线下面积）度量。绘制了对应于假阳性率 (FPR) 值的真阳性率 (TPR) 值。...提高低召回率时的性能可见性。 【3】PR-AUC，帕斯卡 VOC 2010 PR-AUC 是 Precision-Recall 曲线下的确切面积。与 11 点法不同，我们不必插入精度值。...用于分类、对象检测和分割的 mAP 具有不同的含义和用途。 平均精度不是精度的平均值。它是PR曲线下的面积。 平均精度 (AP) 是按类别计算的。
但是，它应该与其他指标结合使用，因为高精度可能会以牺牲不平衡数据集的召回率为代价1.5 召回率（灵敏度） 召回率，也叫灵敏度，是评估在所有真正的正例中，有多少被我们的模型正确识别出来的比例。...对于不平衡的数据特别有用，在这种情况下，需要在精确度和召回率之间进行权衡。偏向于具有相似精度和召回率的模型，这可能并不总是令人满意的。...1.7 工作特性曲线下面积（AUC）AUC衡量的是在不同的判定门槛下，模型识别正类的能力与误将负类判为正类的风险之间的平衡。...曲线下的面积（AUC）越大，模型性能越好plt.plot(fpr, tpr, label='My Model (AUC = %0.2f)' % auc_score) # 绘制对角线，表示随机猜测的性能水平...这样不仅可以揭示模型的长处和短板，还能为模型的优化提供方向。例如：分类任务：同时考虑精确度、召回率和F1分数，可以帮助您在误报和漏报之间找到一个平衡点。
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。 ?...所以取一个阈值，就能计算出一组P-R,那么取多个阈值后，P-R曲线就绘制出来了。 ?...F1分数和Fβ分数 然而，上面的度量方法只能通过看图来理解，但是我们希望能更直接的通过一个分数来判定模型的好坏。...AUC area under curve。定义为ROC曲线下的面积。然因为这个面积的计算比较麻烦。所以大牛们总结出了下面的等价的计算方法。 假设一组数据集中，实际有M个正样本，N个负样本。...求出了各个模型的ROC曲线下的面积，也就是AUC，就可以比较模型之间的好坏啦。 注意 以上度量指标一般都是用于二元分类，如果是在多分类的场景下，可以拆成多个二分类问题来度量。
它需要一个真实边界框和一个预测的边界框。 通过IOU，可以判断检测是否有效或无效。...平均精度 Average Precision 另一种比较目标检测器性能的方法是计算Precision x Recall曲线下面积(AUC)。...所有点插值 不是只在11个等间距的点上插值，你可以通过所有的点n进行插值 AP不再使用仅在几个点上观察到的精度，而是通过插值每个级别的精度来获得，取召回值大于或等于r+1的最大精度。...这样我们就可以计算出曲线下的估计面积。 精确率-召回率曲线是通过在不同阈值下计算离散点得到的。然而，这些离散点可能不足以完整地描述模型的性能。...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。
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