http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51788927

在样本分布及其不均匀的情况下,建议用PRC。。。可以看下这个精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么? - 机器学习里面qian lv的回答

分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线的更多相关文章

  1. 【AUC】二分类模型的评价指标ROC Curve

    AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,acc ...

  2. 笔记︱风控分类模型种类(决策、排序)比较与模型评估体系(ROC/gini/KS/lift)

    每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲 ...

  3. 风控分类模型种类(决策、排序)比较与模型评估体系(ROC/gini/KS/lift)

    python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_ca ...

  4. Scikit-learn:模型评估Model evaluation

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250760 模型评估Model evaluation: quantifying the qualit ...

  5. ROC曲线 vs Precision-Recall曲线

    深入理解对比两个曲线各自的特性和相互的差异需要花不少时间研读一些国外的技术博客与相关paper,暂时先列出下面这么多,这部分后续可以继续补充. ROC曲线和AUC的定义可以参看“ROC曲线于AUC”, ...

  6. 【分类模型评判指标 二】ROC曲线与AUC面积

    转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来 ...

  7. 模型评估【PR|ROC|AUC】

    这里主要讲的是对分类模型的评估. 1.准确率(Accuracy) 准确率的定义是:[分类正确的样本] / [总样本个数],其中分类正确的样本是不分正负样本的 优点:简单粗暴 缺点:当正负样本分布不均衡 ...

  8. 评价指标的局限性、ROC曲线、余弦距离、A/B测试、模型评估的方法、超参数调优、过拟合与欠拟合

    1.评价指标的局限性 问题1 准确性的局限性 准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当 ...

  9. 召回率、AUC、ROC模型评估指标精要

    混淆矩阵 精准率/查准率,presicion 预测为正的样本中实际为正的概率 召回率/查全率,recall 实际为正的样本中被预测为正的概率 TPR F1分数,同时考虑查准率和查全率,二者达到平衡,= ...

随机推荐

  1. WPF Demo7

    没有Path/Source的数据绑定 本地local资源用法 namespace Demo9 { public class Student { private string name; public ...

  2. java IO字符流

    字节流:因为内存中数据都是字节,二进制数据. 字符流:方便处理文本数据.字符流是基于字节流的. ascii 编码表,并且各国都有自己的编码表. unicode码表,世界码表.优化后 utf-8码表. ...

  3. bzoj 1288: Neighbours

    Description 很久以前, 有一个小小的国度, 为了方便, 我们可以把它想象为一个大大的矩形, 矩形的左下角为(0, 0), 右上角为(w, h), 共有(w + 1) * (h + 1)个整 ...

  4. Mongodb 主从同步

    第一步:我们把mongodb部署多服务器上10.12.0.3和10.14.0.1. 第二步:启动10.12.0.3上的mongodb,把该数据库指定为主数据库 先启动主: mongod --port ...

  5. 一个关于考勤统计的sql研究

    在这里,我们要做一个简单的员工考勤记录查询系统的后台数据库.业务需求如下所示:      1.统计每天来的最早.来的最晚.走的最早.走得最晚的人的姓名           1.1 统计每天来得最早的人 ...

  6. javascript创建对象之原型模式(三)

    少废话,先上代码: function Human() { } Human.prototype.name = "成吉思汗"; Human.prototype.sex = " ...

  7. 【Unix网络编程】 chapter5 TCP客户,服务器程序实例

    chapter5 5.1 概述 5.2 TCP回射服务器程序:main函数 int main(int argc, char **argv) { int listenfd,connfd; pid_t c ...

  8. Memcached缓存框架

    开发基于BS模式的程序,都有报表模块,那么如何开发报表模块. 1.定时发布报表数据到指定的临时表(可能是定时任务) 2.用户通过HTTP请求后台,访问临时表,查询报表数据 3.增加memcached缓 ...

  9. 测试运行kafka的时候缺少包的错误

    把kafka安装好了,在开启Kafka producer生产者,消费者的时候报这个错误 解决方法: 下载slf4j-1.7.6.ziphttp://www.slf4j.org/dist/slf4j-1 ...

  10. MIT提出精细到头发丝的语义分割技术,打造效果惊艳的特效电影

    来自 MIT CSAIL 的研究人员开发了一种精细程度远超传统语义分割方法的「语义软分割」技术,连头发都能清晰地在分割掩码中呈现.在对比实验中,他们的结果远远优于 PSPNet.Mask R-CNN. ...