精度召回precision recall auc是什么?

  统计/机器学习 监督式学习 模型验证 损失函数    浏览次数:7127        分享
1

二元分类问题中的精度召回precision recall auc是什么?

 

小菜   2017-05-31 10:32



   1个回答 
4

背景知识是你要知道精度和召回的定义。


比如有100个测试样本,根据你的模型,你得到了这100个点是被分为标签1的概率$y_1,y_2,\cdots,y_{100}$。

下面我们需要阈值$t$,把概率转化为标签。

显然,一个$t$的取值,对应着一组(精度,召回)。我们遍历$t$所有的取值,$0,y_1,y_2,\cdots,y_{99},y_{100},1$,我们就得到了102组(精度,召回)。

以召回为X轴,精度为Y轴,我们就可以在XOY坐标系中标出102个坐标点,把这102个点连成线,这个折线就称为精度召回曲线。曲线与坐标轴围城的面积就是精度-召回AUC。AUC越接近1,说明模型越好。



SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

蓝色北方   2017-06-01 11:34

回答精简有力,赞 - 机器小白   2017-06-01 13:14


  相关讨论

多元分类的roc auc

二元分类什么时候用LogLoss、什么时候用ROC AUC?如何选择?

有什么损失函数是直接优化roc auc的?

python里什么模块可以计算精度-召回(precision-recall)的AUC?

为什么负样本的auc会和正样本的auc不一样呢?

roc auc小于0.5是什么情况?

为什么非平衡的数据更适合用精度-召回曲线,而不是roc auc?

如何利用python画分类器的ROC曲线?

sklearn.metric.auc函数计算出的结果很奇怪

roc space是什么意思?

  随便看看

求多个torch tensor的平均值

修正R方(adjusted R square)是什么?

R里线性回归结果中最后的F-statistic什么意思?有什么用?

模型调参时常用到的Grid Search是什么意思?

鞍点的数学定义是什么?