============================================================== This aritcle came from here ==================================================================== http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b59de070100ehl7.html 最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回率与准确率这两个概念偶尔会遇…

机器学习中涉及到几个关于错误的概念: precision:(精确度) precision = TP/(TP+FP) recall:(召回率) recall = TP/(TP+FN) accuracy:(准确度) accuracy = (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN) F1 score: F1 score = (2 * precision * recall) / (precision + recall) 对应到搜索引擎里就是: 给定查询条件,得到一个结果集, Precision = 结果…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

此次我做的实验是二分类问题,输出precision,recall,accuracy,auc # -*- coding: utf-8 -*- #from sklearn.neighbors import import numpy as np from pandas import read_csv import pandas as pd import sys import importlib from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier fro…

1. 四个概念定义:TP.FP.TN.FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢? 举个简单的二元分类问题 例子: 假设,我们要对某一封邮件做出一个判定,判定这封邮件是垃圾邮件.还是这封邮件不是垃圾邮件? 如果判定是垃圾邮件,那就是做出(Positive)的判定: 如果判定不是垃圾邮件,那就做出(Negative)的判定. Tru…

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息…

最近做了一些分类模型,所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录,说一下自己的理解.使用何种评价指标,完全取决于应用场景及数据分析人员关注点,不同评价指标之间并没有优劣之分,只是各指标侧重反映的信息不同.为了便于后续的说明,先建立一个二分类的混淆矩阵 ,以下各参数的说明都是针对二元分类                                                              1.准确率  accuracy 准确率:样本中类别预测正确的比例,即 准确率反映模型类别预…

本文首先从整体上介绍ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例. 一.ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure 二分类问题的预测结果可能正确,也可能不正确.结果正确存在两种可能:原本对的预测为对,原本错的预测为错:结果错误也存在两种可能:原本对的预测为错,原本错的预测为对,如Fig 1左侧所示.其中Positives代表预测是对的,Negatives…

Suppose you have trained a logistic regression classifier which is outputing hθ(x). Currently, you predict 1 if hθ(x)≥threshold, and predict 0 if hθ(x)<threshold, where currently the threshold is set to 0.5. Suppose you increase the threshold to 0.7.…

一.ROC,AUC ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣 . ROC曲线一般的横轴是FPR,纵轴是FPR.AUC为曲线下面的面积,作为评估指标,AUC值越大,说明模型越好.如下图: 二.Precision.Recall.F1-score Terminology and derivationsfrom a confusion matrix true positive (TP)…