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：# 一、TP, FP, TN, FN- True Positives,TP：预测为正样本，实... ...
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2019-07-19 18:57:35
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数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 创建TfidfVectorizer实例，将训练文本和测试文本都进行转换 建立逻辑回归模型训练和预测 二元 ...
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2019-07-14 19:48:15
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由于ROC曲线面积比较难求得，所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制，西瓜书上写得比较学术，不太能理解，假设有这么一个样本集： 假设预测样本为20个，预测为正类的概率已经进行了排序，得分递减，画图步骤为： (1) 在所排序的样本最左边，画一条线即 无 | 1 2 3 4 5 …，线 ...
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2019-07-12 15:44:17
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参考资料： csdn：https://blog.csdn.net/u012374174/article/details/52885583 https://blog.51cto.com/14215529/2371128 作者：zhwhong 链接：https://www.jianshu.com/p/c ...
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2019-06-25 12:03:04
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本质是ROC曲线下的面积，ROC曲线x轴是误判率(false positive rate)，y轴是准确率(true positive rate)。 AUC计算： 1. 使用Wilcoxon-Mann-Witney Test AUC和Wilcoxon-Mann-Witney Test有等价的性质。Wi ...
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2019-06-19 17:05:02
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接收器操作特性（ROC）曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。 预测正类（+1）和负类（-1）的分类器的混淆矩阵具有以下结构： 这里，TP表示真阳性的数量（模型正确预测正类），FP表示误报的数量（模型错误地预测正类），FN表示假阴性的数量（模型错误地预测阴性类），TN表示真阴性的数量（模 ...
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2019-05-06 19:20:51
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1. 什么是ROC曲线？ ROC曲线是Receiver operating characteristic curve的简称，中文名为“受试者工作特征曲线”。ROC曲线源于军事领域，横坐标为假阳性率（False positive rate，FPR）,纵坐标为真阳性率（True positive rat ...
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2019-03-24 09:16:48
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一般对于算法模型的评估量有很多，常用到的是精确率和真正率（召回率）以及ROC曲线和PR曲线，之前也有提到，今天查找了一些资料对着四个评估量进行一个小总结。 1、首先是对一些概念的理解 TP 真正 是指预测为正样本，实际也是正样本的特征数 FP 假正 是预测为为正样本，实际为负样本的特征数 TN 真负 ...
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2019-02-23 01:22:18
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FAR，false acceptance rate，误识率 FRR，false rejection rate，拒识率 ROC曲线，Receiver Operator characteristic Curve 参考资料：https://blog.csdn.net/u014696921/article/ ...
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2019-02-07 19:15:09
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一、分类算法的评估 1、二分类 ROC与AUC 1.1 roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic) roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的 ...
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2019-01-25 19:21:29
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