码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

机器学习(十) 评价分类结果 (下)

时间:2018-09-01 20:33:37      阅读:172      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:The   混淆   一起   turn   har   png   div   absolute   9.png   

五、精准率和召回率的平衡

Precision-Recall 的平衡

技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

六、精准率-召回率曲线

技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

七、ROC曲线

 Receiver Operation Characteristic Curve

描述 TPR  和 FPR 之间的关系

 metrics.py

import numpy as np
from math import sqrt


def accuracy_score(y_true, y_predict):
    """计算y_true和y_predict之间的准确率"""
    assert len(y_true) == len(y_predict),         "the size of y_true must be equal to the size of y_predict"

    return np.sum(y_true == y_predict) / len(y_true)


def mean_squared_error(y_true, y_predict):
    """计算y_true和y_predict之间的MSE"""
    assert len(y_true) == len(y_predict),         "the size of y_true must be equal to the size of y_predict"

    return np.sum((y_true - y_predict)**2) / len(y_true)


def root_mean_squared_error(y_true, y_predict):
    """计算y_true和y_predict之间的RMSE"""

    return sqrt(mean_squared_error(y_true, y_predict))


def mean_absolute_error(y_true, y_predict):
    """计算y_true和y_predict之间的MAE"""
    assert len(y_true) == len(y_predict),         "the size of y_true must be equal to the size of y_predict"

    return np.sum(np.absolute(y_true - y_predict)) / len(y_true)


def r2_score(y_true, y_predict):
    """计算y_true和y_predict之间的R Square"""

    return 1 - mean_squared_error(y_true, y_predict)/np.var(y_true)


def TN(y_true, y_predict):
    assert len(y_true) == len(y_predict)
    return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 0))


def FP(y_true, y_predict):
    assert len(y_true) == len(y_predict)
    return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 1))


def FN(y_true, y_predict):
    assert len(y_true) == len(y_predict)
    return np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 0))


def TP(y_true, y_predict):
    assert len(y_true) == len(y_predict)
    return np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 1))


def confusion_matrix(y_true, y_predict):
    return np.array([
        [TN(y_true, y_predict), FP(y_true, y_predict)],
        [FN(y_true, y_predict), TP(y_true, y_predict)]
    ])


def precision_score(y_true, y_predict):
    assert len(y_true) == len(y_predict)
    tp = TP(y_true, y_predict)
    fp = FP(y_true, y_predict)
    try:
        return tp / (tp + fp)
    except:
        return 0.0


def recall_score(y_true, y_predict):
    assert len(y_true) == len(y_predict)
    tp = TP(y_true, y_predict)
    fn = FN(y_true, y_predict)
    try:
        return tp / (tp + fn)
    except:
        return 0.0


def f1_score(y_true, y_predict):
    precision = precision_score(y_true, y_predict)
    recall = recall_score(y_true, y_predict)

    try:
        return 2. * precision * recall / (precision + recall)
    except:
        return 0.


def TPR(y_true, y_predict):
    tp = TP(y_true, y_predict)
    fn = FN(y_true, y_predict)
    try:
        return tp / (tp + fn)
    except:
        return 0.


def FPR(y_true, y_predict):
    fp = FP(y_true, y_predict)
    tn = TN(y_true, y_predict)
    try:
        return fp / (fp + tn)
    except:
        return 0.
    

 

技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

八、多分类问题中的混淆矩阵

 技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

 我写的文章只是我自己对bobo老师讲课内容的理解和整理,也只是我自己的弊见。bobo老师的课 是慕课网出品的。欢迎大家一起学习。

机器学习(十) 评价分类结果 (下)

标签:The   混淆   一起   turn   har   png   div   absolute   9.png   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangtaotqy/p/9571289.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!