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文檔簡介
1、對于分類器(分類算法),評價指標主要有:PrecisionRecallF-scoreAaccuracyROCAUC首先,介紹混淆矩陣的概念?;煜仃囀潜O(jiān)督學習中的一種可視化工具,主要用于比較分類結果和實例的真實信息。 矩陣中的每一行代表實例的預測類別,每一列代表實例的真實類別。act u al valuepn toialpredict ionoutcometotalTruePositiveFalsePositiveFalseTrueNe-gativeNegativePN圖1混淆矩陣如圖1所示,在混淆矩陣中,每一個實例可以劃分為以下四種類型之一:真正(True Positive , TP):被模
2、型預測為正的正樣本假正(False Positive , FP):被模型預測為正的負樣本假負(False Negative ,FN):被模型預測為負的正樣本真負(True Negative , TN):被模型預測為負的負樣本真正率(True Positive Rate , TPR)【靈敏度(sensitivity)】:TPR = TP /(TP + FN),即正樣 本預測結果數/正樣本實際數假負率(False Negative Rate , FNR) : FNR = FN /(TP + FN),即被預測為負的正樣本結果 數/正樣本實際數假正率(False Positive Rate , FPR
3、) : FPR = FP /(FP + TN),即被預測為正的負樣本結果 數 /負樣本實際數真負率(True Negative Rate , TNR)【特指度(specificity)】:TNR = TN /(TN + FP),即負 樣本預測結果數/負樣本實際數然后,由混淆矩陣計算評價指標。精確度(Precision): P = TP/(TP+FP)召回率(Recall): R = TP/(TP+FN),即真正率F-score:查準率和查全率的調和平均值 更接近于P, R兩個數較小的那個:F=2* P* R/(P+ R)準確率(Aaccuracy):分類器對整個樣本的判定能力,即將正的判定為正
4、,負的判定為負:A = (TP + TN)/(TP + FN + FP + TN)ROC(Receiver Operating CharacteristicROC的主要分析工具是一個畫在ROC空間的曲線ROC curve,橫坐標為false positive rate(FPR),縱坐標為 true positive rate(TPR)。 如何畫ROC曲線?對于二值分類問題,實例的值往往是連續(xù)值,通過設定一個閾值,將實例分類到正類或 者負類(比如大于閾值劃分為正類)。因此,可以變化閾值,根據不同的閾值進行分類,根 據分類結果計算得到ROC空間中相應的點,連接這些點就形成ROC curveo RO
5、C curve經 過(0,0) (1,1),實際上(0,0)和(1,1)連線形成的ROC curve實際上代表的是一個隨機分類器。一 般情況下,這個曲線都應該處于(0,0)和(1,1)連線的上方,如圖2所示。Fid*已 pOhicive jiite圖2 ROC曲線 ROC曲線上幾個關鍵點的解釋(TPR=0,FPR=0):把每個實例都預測為負類的模型(TPR=1,FPR=1):把每個實例都預測為正類的模型(TPR=1,FPR=0):理想模型一個好的分類模型應該盡可能靠近圖形的左上角,而一個隨機猜測模型應位于連接點 (TPR=0,FPR=0)和(TPR=1,FPR=1)的主對角線上。為什么使用ROC曲線?既然已經這么多評價標準,為什么還要使用ROC和AUC呢?因為ROC曲線有個很好 的特性:當測試集中的正負樣本的分布變化的時候,ROC曲線能夠保持不變。在實際的數 據集中經常會出現類不平衡(class imbalance)現象,即負樣本比正樣本多很多(或者相反),而 且測試數據中的正負樣本的分布也可能隨著時間變化。6) AUC (AreaUnderrocCurve )AUC的值就是處于ROC curve下方的那部分面積的大小。通常,AUC的值介于0.5到 1.0之間,較大的AUC代表了較好
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