【导读】本文是数据科学研究者William Koehrsen撰写的技术博文,介绍了在分类模型中需要用到的度量标准。我们知道,准确率是我们在分类任务中最常用到的度量指标,但是单纯的准确率并不能说明模型的
在机器学习领域中,用于评价一个模型的性能有多种指标,其中几项就是FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。这里我们就对这块内容做一个集中的理解。分为一和二,5分钟。
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
混淆矩阵: 也称为误差矩阵,是一种特定的表格布局,允许可视化算法的性能,通常是监督学习的算法(在无监督学习通常称为匹配矩阵)。矩阵的每一行代表预测类中的实例,而每列代表实际类中的实例(反之亦然)。从字面理解:看出系统是否混淆了两个类(即通常将一个类错误标记为另一个类)(多类可以合并为二分类)。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节首先通过具体的编程实现混淆矩阵进而计算精准率和召回率两个指标,最后使用sklearn中封装的库函数实现混淆矩阵、精准率以及召回率。
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价,混淆矩阵中存在多个评价指标,这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣,以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途。
明天就国庆放假了,正好赶上中秋节,首先祝大家“双节”快乐! 不管是出去玩,还在一个人在家里,在宿舍,在自己的小房子“玩”,祝大家都能找到自己的乐趣!但是呢, 安全第一! 想乘着国庆好好学习一把的童鞋, 也别太拼, 学习一会儿就休息一下。然后我想说,我国庆要出去“嗨”一下了,so 这期间不能更新了。。 ============================== 好,接下来我们聊一下机器学习中的一个基本概念,混淆矩阵,confusion matrix,第一个听说混淆矩阵的时候,稀里糊涂的看不懂,等到我明白了机
选自Medium 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 我们倾向于使用准确率,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具!精度(查准率)和召回率(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例中,在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。 GitHub 地址:https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/blob/master/recall_pre
精确率 = 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
这意味着分类器在42个案例中正确地预测了为男性,并错误地预测了8个男性案例为女性。它正确地预测了32例女性,18例被错误地预测为男性而不是女性。
该模块提供了一组度量来评估模型预测的质量。除非另有说明,典型的函数将采用一组“预测”和“观察”值,并使用它们来计算所需的度量。所有功能都支持分组(混淆矩阵除外)。
Python sklearn.metrics 提供了很多任务的评价指标,如分类任务的混淆矩阵、平均分类精度、每类分类精度、总体分类精度、F1-score 等;以及回归任务、聚类任务等多种内置函数.
分类是机器学习中比较常见的任务,对于分类任务常见的评价指标有准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1 score、ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)等
在分类模型中,有很多关于模型性能的评估指标(evaluation metric),比如 accuracy、precision、recall、f1-score、roc、auc、prc 等等。这里慢慢梳理下这些指标的含义以及用途。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节根据混淆矩阵工具计算精准率以及召回率。最后通过例子说明精准率和召回率在评价极度有偏的数据的分类任务上比准确率更好。
在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性。那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点,并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往,我会尽量精简地叙述,在文
在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性。那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点,并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往,我会尽量精简地叙述,在
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。
模型上线之前可以利用测试数据集进行离线评估,主要指标可以根据具体的问题类型可以有以下的方案。
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