机器学习性能指标(ROC、AUC、召回率)
混淆矩阵
构造一个高正确率或高召回率的分类器比较容易,但很难保证二者同时成立
ROC
横轴:FPR(假正样本率)=FP/(FP+TN) 即,所有负样本中被分错的比例
纵轴:TPR(真正样本率)=TP/(TP+FN) 即,所有正样本中被分对的比例
横轴越小越好,纵轴越大越好,即,ROC曲线在斜对角线以下,则表示该分类器效果差于随机分类器,反之,效果好于随机分类器,当然,我们希望ROC曲线尽量除于斜对角线以上,也就是向左上角(0,1)凸。
AUC
ROC下的面积,即,
ROC曲线反映了分类器的分类能力,结合考虑了分类器输出概率的准确性
AUC量化了ROC曲线的分类能力,越大分类效果越好,输出概率越合理
AUC常用作CTR的离线评价,AUC越大,CTR的排序能力越强
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
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