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,=2*查准率*查全率/(查准率+查全率) 真正率 = 灵敏度 sensitivity 召回率 TP/TP+FN ,只关注正样本中有多少被准确预测 假正率 = 1- 特异度 = FP/(FP+TN),有多少负样本被错误预测   在正负样本足够的情况下,可以用ROC曲线.AUC.KS评价模型区分能力和排序…

混淆矩阵.准确率.召回率.ROC曲线.AUC 假设有一个用来对猫(cats).狗(dogs).兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结.假设总共有 27 只动物:8只猫, 6条狗,13只兔子.结果的混淆矩阵如上图所示,我们可以发现,只有主对角线上的预测结果是完全正确的.每一列的和为预测为该类的数量,每一行的和为实际该类的数量.在这个混淆矩阵中,实际有8只猫,但是系统将其中3只预测成了狗:对于6条狗,其中有1条被预测成了兔子,2条被预测成了猫…

混淆矩阵 介绍这些概念之前先来介绍一个概念:混淆矩阵(confusion matrix).对于 k 元分类,其实它就是一个k x k的表格,用来记录分类器的预测结果.对于常见的二元分类,它的混淆矩阵是 2x2 的. 假设要对 15 个人预测是否患病,使用 1 表示患病,使用 0 表示正常.预测结果如下: 预测值: 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 真实值: 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 将上面的预测结果转为混淆矩阵,如下: 上图展示了一个二…

一.前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵 混淆矩阵如图:  第一个参数true,false是指预测的正确性.  第二个参数true,postitives是指预测的结果.  相关公式: 检测正列的效果: 检测负列的效果: 公式解释: fp_rate: tp_rate: recall:(召回率) 值越大越好 presssion:(准确率) TP:本来是正例,通过模型预测出来是正列 TP+FP:通过模型预测出来的所有正列数(其中包括本来…

一.分类评估指标 准确率(最直白的指标)缺点:受采样影响极大,比如100个样本中有99个为正例,所以即使模型很无脑地预测全部样本为正例,依然有99%的正确率适用范围:二分类(准确率):二分类.多分类(平均准确率) from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 accuracy_score(y_true…

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,…

1. Model Log 介绍 Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning).深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,与 TensorFlow.Pytorch.PaddlePaddle结合使用,可以记录模型训练过程当中的超参数.Loss.Accuracy.Precision.F1值等,并以曲线图的形式进行展现对比,轻松三步即可实现. 通过调节超参数的方式多次训练模型,并使用 Model Log 工具进行记录,可以很…

http://blog.csdn.net/u012089317/article/details/52156514 ,y^)=1nsamples∑i=1nsamples(yi−y^i)2…

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们…

本文主要对 Spark ML库下模型评估指标的讲解,以下代码均以Jupyter Notebook进行讲解,Spark版本为2.4.5.模型评估指标位于包org.apache.spark.ml.evaluation下. 模型评估指标是指测试集的评估指标,而不是训练集的评估指标 1.回归评估指标 RegressionEvaluator Evaluator for regression, which expects two input columns: prediction and label. 评估…