在linear model中,我们对各个特征线性组合,得到linear score,然后确定一个threshold,linear score < threshold 判为负类,linear score > threshold 判为正类.画PR曲线时, 我们可以想象threshold 是不断变化的.首先,threshold 特别大,这样木有一个是正类,我们计算出查全率与查准率: 然后 threshold 减小, 只有一个正类,我们计算出查全率与查准率:然后 threshold再减小,有2个正类,…

什么是ROC曲线 ROC曲线是什么意思,书面表述为: "ROC 曲线(接收者操作特征曲线)是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表." 好吧,这很不直观.其实就是一个二维曲线,横轴是FPR,纵轴是TPR: 至于TPR,FPR怎么计算: 首先要明确,我们是在讨论分类问题中,讨论怎样绘制ROC曲线的,大前提是分类问题.别想太多,就当是二分类问题好了,一类是Positive,一类是Negative 分类模型的预测结果,被阈值化之后,判定为TP,FP,TN,FN四种情况: if Y_pr…

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.plob.org/article/12476.html(原文链接)  初识ROC曲线 1. ROC的前世今生: ROC的全称是“受试…

分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价. 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现. 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度…

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用…

ROC曲线 ROC曲线是二元分类器中常用的工具,它的全称是 Receiver Operating Characteristic,接收者操作特征曲线.它与precision/recall 曲线特别相似,但是它画出的是true positive rate(recall的另一种叫法)对应false positive rate (FPR)的图.FPR是“负实例”(negative instances) 被错误地分类成“正实例”(positive)的比率.它等同于 1 减去true negative ra…

一.ROC曲线 ROC曲线由混淆矩阵为基础数据生成. 纵坐标:真阳性比率TPR,预测为正占真正为正的比例. 横坐标:假阳性比率FPR,预测为正占真正为负的比例. 除了roc曲线的纵横坐标外,还有一个准确率也比较常用,是TP/(TP+FP) 如何根据数据画出ROC曲线? 设定不同的cutoff值,针对每个cutoff值计算混淆矩阵,求出对应的横纵坐标,做图. 二.KS曲线 累计坏样本比例-累计好样本比例…

TPR=TP/P :真正率:判断对的正样本占所有正样本的比例.  Precision=TP/(TP+FP) :判断对的正样本占判断出来的所有正样本的比例 FPR=FP/N :负正率:判断错的负样本占所有负样本的比例. Recall = TP/(TP+FN) = TP/P,就是TPR. ROC曲线:横轴是FPR,纵轴是TPR. 绘制出的曲线应该在y=x直线之上,曲线积分的结果就是AUC的值.AUC越大则系统分类性能越好. PR曲线:横轴是recall,纵轴是Precision. precision…

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…

转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Curve...... 一.历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军.诱因是珍珠港事件:由于比较有用,慢慢用到了心理学.医学中的一些检测等应用,慢慢用到了机器学习.数据挖掘等领域中来了,用来评判分类.检测结果的好坏. 百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op…