logistic regression评价方法
1.sensitivity,也叫recall,true positive rate,含义是预测为正向的case中对的(true positive)和所有事实为正向的case的比例。
2.specificity,也叫,true negative rate,含义是预测为负向的case中对的(true negative)和所有事实为负向的case的比例。
3.roc(receiver operating characteristic)
roc可以用来评价两个分类的分类算法。
roc曲线的纵轴是sensitivity即预测为正向的case中对的(true positive)和所有事实为正向的例子的比例,横轴是fall-out,含义是预测为正向的case中错的和所有事实为负向的比例。
一般的曲线为下图,通过调整threshold,得到不同的true positive rate和false positive rate的值。
有了roc曲线,roc曲线下方的面积可以用来衡量算法的好坏。
- .90-1 = excellent (A)
- .80-.90 = good (B)
- .70-.80 = fair (C)
- .60-.70 = poor (D)
- .50-.60 = fail (F)
参考链接:
http://gim.unmc.edu/dxtests/roc3.htm
http://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity
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