【分类指标】 1.accuracy_score(y_true,y_pre) : 精度 2.auc(x, y, reorder=False) : ROC曲线下的面积;较大的AUC代表了较好的performance。 3.average_precision_score(y_true, y_score, ...
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2018-08-12 20:14:33
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roc曲线是机器学习中十分重要的一种学习器评估准则，在sklearn中有完整的实现，api函数为sklearn.metrics.roc_curve(params)函数。 官方接口说明：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.m ...
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2018-08-07 23:50:27
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本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算，并以鸢尾花数据为例，简单用python进行一下说明。如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解，可以先参考下这篇文章：http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于RO ...
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2018-08-07 12:56:01
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ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣 。 ROC曲线一般的横轴是FPR，纵轴是FPR。AUC为曲线下面的面积，作为评估指标，AUC值越大，说明模型越好。如下图： Precisio ...
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2018-08-04 23:24:25
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一、基础理解 1）定义 ROC（Receiver Operation Characteristic Curve） 定义：描述 TPR 和 FPR 之间的关系； 功能：应用于比较两个模型的优劣； 召回率(Recall)和精度(Precise)是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果 ...
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2018-08-02 02:01:31
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混淆矩阵 在机器学习领域中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。其中，矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况；矩阵的每一行表示的样本的真实情况。 举个经典的二分类例子： 混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法，通过混淆矩阵我 ...
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2018-07-28 13:42:53
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机器学习的评估 PR曲线用于positive类数据占比比较小，或者你更加在意false postion（相比于false negative）；其他情况采用ROC曲线；比如Demo中手写体5的判断，因为只有少量5，所以从ROC上面来看分类效果不错，但是从PR曲线可以看到分类器效果不佳。 y_score... ...
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2018-07-17 23:24:07
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tensorflow caffe layer python 损失模型 神经分析 1 折射率（眼睛与皮肤） 2 文理 SGD GPU batch-size ROC曲线 卷积核 ...
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2018-07-09 23:19:54
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准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标（evaluation metrics），而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关，前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到，AUC值则要通过ROC曲线进行计算，而ROC曲线的横纵坐标又和混淆 ...
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2018-07-09 21:33:04
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机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线 在介绍指标前必须先了解“混淆矩阵”： 混淆矩阵 True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数，是正的，也预测正的 True Negative(真负，TN)：将负类预测为负 ...
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2018-06-21 17:40:14
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