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机器学习中的PR曲线和ROC曲线

归档日期:07-02       文本归类:取标记组件      文章编辑:爱尚语录

  对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(TP),假反例(FN),假正例(FP),真反例(TN),具体分类结果如下

  若一个学习器的P-R曲线被另一个学习器完全”包住”,则后者的性能优于前者。当存在交叉时,可以计算曲线围住面积,但比较麻烦,平衡点(查准率=查全率,BEP)是一种度量方式。

  很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测,然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较,若大于阈值分为正类,否则为反类,因此分类过程可以看作选取一个截断点。

  蓝色为学习器A的ROC曲线,其包含了B的曲线,说明它性能更优秀,这点从A,B对10个例子的排序结果显然是能看出来的,A中正例排序高的数目多于B。此外,如果两个曲线有交叉,则需要计算曲线围住的面积(AUC)来评价性能优劣。

  噪声可以认为数据自身的波动性,表达了目前任何学习算法所能达到泛化误差的下限。

  机器学习之---PR曲线和ROC曲线.混淆矩阵对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习期预测类别的组合划分为真正例(TruePositive),假正例(FalsePositive),真反例(TrueNegative),假反例(Fa...

  在机器学习中,当我们基于某个业务建立模型并训练后,接下来我们需要评判模型好坏的时候需要基于混淆矩阵,ROC和AUC等来进行辅助判断。混淆矩阵也叫精度矩阵,是用来表示精度评价,为N*N的矩阵,用...

  显著性目标检测模型评价指标之PR曲线原理与实现代码目录显著性目标检测模型评价指标之PR曲线原理与实现代码目录一、PR曲线原理计算方法阈值选取二、Matlab代码著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得...

  显著性检测中画PR曲线的代码,需要自己生成的显著图和Ground Truth。下载

  最近阅读机器学习,在评估学习器的性能时,书中提到了P、R、F1值度量和ROC曲线和AUC值度量。P、R、F1预测结果正例反例真实情况正例TP(真正例)FN(假反例)反例FP(假正例)...博文来自:teminusign的博客

  一、LR为什么是线性模型LogisticRegression从几率的概念构建线性回归模型。一个事件发生的几率(odds)为该事件发生的概率与不发生概率的比值,几率的取值范围为[0,+∞),其对数的取值...

  Linux也可以这样美——Ubuntu18.04安装、配置、美化-踩坑记

  开篇前几天Ubuntu18.04LTS稳定版发布了,这也是将官方作为一个长期维护的版本,从ubuntu17.10开始,官方又开始使用gnome作为默认的桌面环境,这也给我们增加了更多可以div的地方,...

  05-20阅读数 5万+面试的时候,一句话说明AUC的本质和计算规则:AUC:一个正例,一个负例,预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。所以根据定义:我们最直观的有两种计算AUC的方法1:绘制ROC曲线,ROC曲...

  以下第一部分内容转载自:机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)是怎么一回事摘要:数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precis...博文来自:

  05-17阅读数 1万+1、百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性曲线(receiveroperatingcharacteristiccurve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和...

  ROC曲线:ROC曲线一系列根据不同的二分类方式(阈值或分界值),以真阳性率TPR(灵敏度)为纵坐标,假阳性率FPR(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。...博文来自:鼹鼠的胡须 的博客

  在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图。1.ROC曲线ROC曲线(receiveroperatingcharacteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像。ROC曲...博文来自:

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