参考：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9431807.html 在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。
一、混淆矩阵 二、引入ROC曲线 如上第一幅图，蓝色高斯表示真实值为阴性，红色高斯表示真实值为阳性。A，B，C代表不同的阈值，阈值线左边表示预测值为阴性，阈值线右边表示预测值为阳性。阈值从A到C，由此绘制处第二幅图的曲线（粗线），也即ROC曲线。 ROC曲线中， 横坐标：假阳性率，FPR
基于SVM算法预测澳大利亚是否降雨，绘制混淆矩阵及ROC曲线 代码控制台结果ROC曲线 代码 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncod
摘要： 数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。 引言： 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measu
文章以ubuntu下Bash演示为例，其它linux发行版基本相同。 一、命令概览 1.1 命令格式 Roc@ubuntu:~$ command [-options] parameter1 parameter2 ... 指令 选项 参数(1) 参数(2) 说明： 一行指令中第一个输入的部分绝对是『指令(command)』或『可
P-R曲线是分别将查准率Precision作为纵坐标，查全率Recall（召回率）作为横坐标作的图。 ROC曲线、AUC面积、Gini系数、KS值 都是基于两个重要的指标真阳率TPR（又叫查全率或召回率）和假阳率FPR（误诊率）得来的。 其中AUC面积、Gini系数是进一步在ROC曲线基础上得到的。 ROC曲线 R
乱序 from sklearn.model_selection import ShuffleSplit K折交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score cross_val = cross_val_score(KNN, iris.data, iris.target, cv=4,scoring='neg_mean_squared_error') 拆分数据集 from sklearn.model_selecti
关于ROC曲线的绘制过程，通过以下举例进行说明 假设有6次展示记录，有两次被点击了，得到一个展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序号，后面的表示点击（1）或没有点击（0）。 然后在这6次展示的时候都通过model算出了点击的概率序列。 下面看三种情况。 1 曲线绘制 1.1 如果概率的序列是（1
本篇博客的图源来自 zhwhong，转载仅作学习使用！ 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的
【解题报告】洛谷P6852 Mex 题目链接 https://www.luogu.com.cn/problem/P6852 思路 要求构造一个序列 我们发现，对于一个区间 \([l,r]\) 的 \(mex\) 为 \(val\) ，\([0,val-1]\) 必须都出现在这个区间中，并且 \(val\) 不能出现在这个区间中 所以我们对于某个值 \(val=0\) 可以变成
随机森林模型，针对回归问题的预测值，可以使用所有树的平均值；而分类问题的预测值，可以使用所有决策树的投票来决定。Python中，使用sklearn库就可以完成随机森林模型的使用。针对随机森林模型对测试样本可预测出一个预测概率，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，如果大于阈值则分为正
因为自己总记不太清具体的意义，这里梳理一下: 这里的TP、FN、FP、TN，其实真正对应的都说的是预测 TP：真的正样本（预测），实际也是正样本 FN：假的负样本（预测），实际也是正样本 FP：假的正样本（预测），实际是负样本 TN：真的负样本（预测），实际是负样本 precision = TP/(TP+FP) recall = TP/(TP+FN) 1/F = (
1 曲线绘制 关于ROC曲线的绘制过程，通过以下举例进行说明 假设有6次展示记录，有两次被点击了，得到一个展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序号，后面的表示点击（1）或没有点击（0）。然后在这6次展示的时候都通过model算出了点击的概率序列，下面看三种情况。 1.1 概率的序列是（1:0.9,2:0
1.分类评估方法 1.1 精确率与召回率 1.1.1 混淆矩阵 在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类) 1.1.2 准确率、精确率(Precision)与召回率(Recall) 准确率：（对不对） （TP+TN）/(TP+TN+FN+FP) 精确率：（查
文章目录 1. 最常见的性能度量 - 错误率与精度2. 查准率/查全率/F13. ROC与AUC4. 代价敏感错误率与代价曲线 导语: 如何计算“测试误差”？ 需要利用性能度量，例如：均方差，错误率等，即“测试误差”的一个评价标准。有了评估方法和性能度量，就可以计算出学习器的“测试误差”，但
转自：https://www.plob.org/article/12476.html 初识ROC曲线 1. ROC的前世今生： ROC的全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线，首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰），也就是信号检测理论。之后很快就被引入
目录结果表示方法常规指标的意义与计算方式ROC和AUC 结果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive 这里的T/F代表模型预测的正确/错误，而P/N则代表标签预测的是/否（即：正样本/负样本） 常规指标的意义与计算方式 我们先看分类任
准确率/精确率/召回率/查准率/查全率/真正率/假正率。。 TP/TN/FP/FN/TPR/FPR F1-Score PR：Precision-Recall ROC：TPR-FPR AUC：ROC; 准确率 Accuracy 正确分类的样本数与总样本数之比（预测对的总样本 / 总总样本数） 精确率 Precision 判定为正例中真正正例数与判定为正例数之比（预
PR(Precision Recall)曲线 问题 最近项目中遇到一个比较有意思的问题, 如下所示为: 图中的PR曲线很奇怪, 左边从1突然变到0. PR源码分析 为了搞清楚这个问题, 对源码进行了分析. 如下所示为上图对应的代码: from sklearn.metrics import precision_recall_curve import matplotl
《白面机器学习》
性能度量 对回归模型常用MSE \[E(f;D)=\int_{x\sim D}(f(x)-y)^2p(x)dx \] 对分类模型常用错误率和精度 \[E(f;D)=\int_{x\sim D}I(f(x)=y)p(x)dx\\ acc(f;D)=1-E(f;D) \] 在二分类模型中有以下问题 预测为正例的样本中有多少比例是正例 查准率 \[precision = \frac{TP}{TP+
摘要：本文是包含第一章和第二章的理论及推导内容 说明： 本次学习是基于西瓜书，南瓜书，及部分网上参考资料（链接会放在最后） 目录 摘要：本文是包含第一章和第二章的理论及推导内容说明： 本次学习是基于西瓜书，南瓜书，及部分网上参考资料（链接会放在最后） 第一章 绪论1.1 理论1.1.1 基
用法： git clone https://username:password@remote-git-repository-url # 例如 git clone https://roc:123456@e.coding.net/roc/example.git 如果用户名使用的是邮箱，那么 @ 符号需要转义成 %40，否则会无法识别邮箱，与 Git 仓库地址前面的 @ 造成冲突：
