TP Rate ,FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC Area, https://www.zhihu.com/question/30643044 T/F表示 true/false  表示预测的是不是对的 P/N表示 positive/negative  表示实际数据是正样本还是负样本 P/N表示 positive/negative  表示预测数据是正样本还是负样本   TP: 预测为1, 实际为1,预测正确 FP: 预测为1, 实际为0,预测错误…

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,…

Precision又叫查准率,Recall又叫查全率.这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果. TP: 预测为1(Positive),实际也为1(Truth-预测对了) TN: 预测为0(Negative),实际也为0(Truth-预测对了) FP: 预测为1(Positive),实际为0(False-预测错了) FN: 预测为0(Negative),实际为1(False-预测错了) 总的样本个数为:TP+TN+FP+FN. Accuracy/Precision/Recall的定义 Accura…

目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 AP计算 Average Precision mAP 参考资料 metrics 评价方法 针对谁进行评价? 对于物体分类到某个类别的 预测结果 和 真实结果 的差距进行评价(二分类) 在多分类问题中,评价方法是逐个类计算的,不是所有类一起算!是只针对一个类算,每个类别有自己的指标值! 也就是对每个类别,预测结果…

针对二分类的结果,对模型进行评估,通常有以下几种方法: Precision.Recall.F-score(F1-measure)TPR.FPR.TNR.FNR.AUCAccuracy   真实结果 1 0 预测结果 1 TP(真阳性)  FP(假阳性) 0 FN(假阴性) TN(真阴性) TP(True Positive):预测结果为正类,实际上就是正类 FP(False Positive):预测结果为正类,实际上是反类 FN(False negative):预测结果为反类,实际上是正类 TN(…

一.TP TN FP FN TP:标签为正例,预测为正例(P),即预测正确(T) TN:标签为负例,预测为负例(N),即预测正确(T) FP:标签为负例,预测为正例(P),即预测错误(F) FN:标签为正例,预测为负例(N),即预测错误(F) 其中 T:True    F:False    P:Positive    N:Negative 由于缩写较为难记,我将其分别记为:真的正样本(TP),真的负样本(TN),假的正样本(FP),假的负样本(FN) 二.accuracy precision r…

Precision & Recall 先看下面这张图来理解了,后面再具体分析.下面用P代表Precision,R代表Recall 通俗的讲,Precision 就是检索出来的条目中(比如网页)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 下面这张图介绍True Positive,False Negative等常见的概念,P和R也往往和它们联系起来. 我们当然希望检索的结果P越高越好,R也越高越好,但事实上这两者在某些情况下是矛盾的.比如极端情况下,我们只搜出了一个结果,且是…

当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标,同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明. 首先我们先要了解混淆矩阵(Confusion Matrix), 如下图,混淆矩阵经常被用来衡量一个分类模型在测试样本上的性能,本文提到的所有衡量标准都会用到下面混淆矩阵中出现的的四个值 真正例和真反例表示被正确预测的数据…

preision与recall之间的权衡 依然是cancer prediction的例子,预测为cancer时,y=1;一般来说做为logistic regression我们是当hθ(x)>=0.5时,y=1; 当我们想要在预测cancer更确信时(因给病人说他们有cancer会给他们带来很重大的影响,让他们去治疗,所以想要更确信时再告诉病人cancer的预测): 我们可以将阀值设为0.7,这时我们将有一个高的precision(因为标注出有cancer的都是很确信的),和一个低值的recall…

当我们对某些问题进行分类时,真实结果的分布会有明显偏差. 例如对是否患癌症进行分类,testing set 中可能只有0.5%的人患了癌症. 此时如果直接数误分类数的话,那么一个每次都预测人没有癌症的算法也是性能优异的. 此时,我们需要引入一对新的判别标准:Precision/Recall来进行算法的性能评判,它们的定义如下: 可以看出,Precision表示:预测一件事件发生,它实际发生的概率是多少.换言之:预测准的概率如何. Recall表示:一件事情实际发生了,能把它预测出来的概率是多少.…

Folks, I was wondering if I could get a bit of help here as I've been racking my brains on it for ages. I am using BAPI_ACC_DOCUMENT_POST to post an FI Document. When I run the FM with the below parameters I get the message back: SG105 Enter rate  /…

华盛顿大学 machine learning :classification  笔记 第6周 precision & recall 1.accuracy 局限性 我们习惯用 accuracy 评价一个分类器模型的准确程度,accuracy即正确预测的样本数/预测样本总数, 一般情况下这种评价都适用. 但假设一个这样的二分类器,95%的数据都是 +1 ,分类器直接把所有数据预测为 +1,那这个分类器的accuracy 为95%, 很高,但显然这不是个好的分类器.对于这样的数 据,评价一个分类器模型…

一.Precision - Recall 的平衡 1)基础理论 调整阈值的大小,可以调节精准率和召回率的比重: 阈值:threshold,分类边界值,score > threshold 时分类为 1,score < threshold 时分类为 0: 阈值增大,精准率提高,召回率降低:阈值减小,精准率降低,召回率提高: 精准率和召回率是相互牵制,互相矛盾的两个变量,不能同时增高: 逻辑回归的决策边界不一定非是 ,也可以是任意的值,可根据业务而定:,大于 threshold 时分类为 1,小于…

1. Precision和Recall Precision,准确率/查准率.Recall,召回率/查全率.这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率. 例如,有一个池塘,里面共有1000条鱼,含100条鲫鱼.机器学习分类系统将这1000条鱼全部分类为“不是鲫鱼”,那么准确率也有90%(显然这样的分类系统是失败的),然而查全率为0%,因为没有鲫鱼样本被分对.这个例子显示出一个成功的分类系统必须同时考虑Precision和Recall,尤其是面对一个不平衡分类问题. 下图为混淆矩阵,摘自wiki百…

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下…

true positive(被正确分类的正例) false negative(本来是正例,错分为负例) true negative(被正确分类的负例) false positive(本来是负例,被错分为整理) 记忆方法,前边T\F是分类正确或者错误,后面的P\N是结果被分成是正例或负例 对于一个分类器而言,precision和recall往往是此消彼长的. Precision-recall曲线反映了分类器对正例的识别准确程度和对正例的覆盖能力之间的权衡 AP计算: 对于连续的PR曲线,有: 对于…

skewed classes skewed classes: 一种类里面的数量远远高于(或低于)另一个类,即两个极端的情况. 预测cancer的分类模型,如果在test set上只有1%的分类误差的话,乍一看是一个很好的结果,实际上如果我们将所有的y都预测为0的话(即都不为cancer),分类误差为0.5%(因为cancer的比率为0.5%).error降低了,那这是对算法的一种改进吗?显然不是的.因为后面一种方法实际上什么也没有做(将所有的y=0),不是一种好的机器学习算法.所以这种error…

度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率,假设实际有90个正例,10个负例,你预测80(75+,5-)个正例,20(15+,5-)个负例 实际上你的准确率为75/80=0.9375,但这个评价指标有什么问题呢,想想就知道,这里你并没有用到实际的正例数,那么仅仅靠你猜中的正例作为分母,你并不知道实际的正例有多少,你看召回率为75/90=0.83,就是说你的猜测局限于预测范围 2.召回率       (recall)r=TPTP+FN…

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可…

weka提供了几种处理数据的方式,其中分类和回归是平时用到最多的,也是非常容易理解的,分类就是在已有的数据基础上学习出一个分类函数或者构造出一个分类模型.这个函数或模型能够把数据集中地映射到某个给定的类别上,从而进行数据的预测.就是通过一系列的算法,将看起来本来分散的数据,给划分成一个个不同的类,我们可以知道某个数据为什么要划分到这个类别,后来的数据通过这个过程就可以知道把它划分到哪个类别,从而进行了数据的预测. 要进行分类,我们根据什么分类,这就需要把数据分为训练集和测试集两个部分,先分析训练…

Machine Learning Crash Course  |  Google Developers https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ Google's fast-paced, practical introduction to machine learning ML Concepts Introduction to Machine Learning As you'll discover, machine…

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us…

weka介绍 参见 1)百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=V9GKiFxiAoFkaUvPULJ7gK_xoEDnSfUNR1woed0YTmo20Wjo0wYo7uff4mq_wg3WzKhTZx4Ok0JFgtiYY19U4q 2)weka官网: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 简单文本分类实现: 此处文本为已处理好的文本向量空间模型,关于文本特征提取主要是基于TF-IDF算法对已分词文档进行特征抽取,然后基于…

评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程 分类准确率的用处及其限制 混淆矩阵(confusion matrix)是如何表示一个分类器的性能 混淆矩阵中的度量是如何计算的 通过改变分类阈值来调整分类器性能 ROC曲线的用处 曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)与分类准确率的不同   1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型.调节参数.特征组合中选择适合的模型,所以我们需要一个模型评估的流程来估计训练得到的模型对于…

一.数据分析截图(weka数据分析截图 ) 本例实验,使用Weka 3.7对豆瓣电影网页上所罗列的上映电影信息,如:标题.主要信息(年份.国家.类型)和评分等的信息进行数据分析,Weka 3.7数据分析如下所示: 图1-1  数据分析主界面 图1-2  OneR数据分析界面 图1-3  ZeroR数据分析界面 图1-4 Visualize数据分析界面 二.数据分析结论:(将数据之间的关系用文字性描述) 如图2-1所示,显而易见,电影类型的趋势增量随着标题的繁杂而日益增长,仅对于整个国家层次来说,…

一.数据分析截图(weka数据分析截图 2-3个图,作业文字描述) 本次将所爬取的数据信息,如:房间数,直播类别和人气,导入Weka 3.7工具进行数据分析.有关本次的数据分析详情详见下图所示:   图1-1  数据分析Preprocess界面 对于本例实验,以下将以直播类型为例分别进行分类和聚类运算,具体如下图所示: 图1-2 ZeroR分类运算界面 图1-3 EM聚类运算界面 二.数据分析结论:(将数据之间的关系用文字性描述) 如图2-1所示,直播类型的热度数散点往往聚集在较为热门的几款游戏…

网络模型mAP计算实现代码 一.mAP精度计算 这里首先介绍几个常见的模型评价术语,现在假设我们的分类目标只有两类,计为正例(positive)和负例(negtive)分别是: 1)True positives(TP):  被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数(样本数): 2)False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数: 3)False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数,即实际为正…

precision是tp/(tp+fp),检索结果中正确的比例 recall是tp/(tp+fn),所有需要被检索出来的比例 1.真实情况:恶性,检查结果:恶性,这种情况就叫做:true positve,姑且称为真阳性吧.(够倒霉的) 2.真实情况:良性,检查结果:恶性,这种情况就叫做:false positve,假阳性.(没病也有病,没地儿说理了) 3.真实情况:恶性,检查结果:良性,这种情况就叫做:false negative,假阴性.(庸医耽误病情呀) 4.真实情况:良性,检查结果:良性,…

机器学习之类别不平衡问题 (1) -- 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) -- ROC和PR曲线 完整代码 ROC曲线和PR(Precision - Recall)曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法,二者既有相同也有不同点.本篇文章先给出ROC曲线的概述.实现方法.优缺点,再阐述PR曲线的各项特点,最后给出两种方法各自的使用场景. ROC曲线 ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较,主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡.具体方法是在不同的分类阈值…

红括号里面,左边是bad的数目,右边是good数目. TP Rate   FP Rate   Precision   Recall  F-Measure  ROC Area  Class 0.536       0.185       0.712        0.536     0.612         0.683         YES 0.815       0.464       0.673        0.815     0.737         0.683         NO…