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[资料] 模型的评价

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    发表于 2020-8-26 13:10:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    x
    四个基本概念:

    TP(True Positive): 真实为0,预测也为0-------------TP:True Positive,被判定为正样本,事实上也是正样本。

    FN(False Negative): 真实为0,预测为1----------------FN:False Negative,被判定为负样本,但事实上是正样本。

    FP(False Positive): 真实为1,预测为0------------------FP:False Positive,被判定为正样本,但事实上是负样本。

    TN(True Negative): 真实为1,预测也为1--------------TN:True Negative,被判定为负样本,事实上也是负样本。



    ****

    这四个考核标准,是最基本的四个标准, 其他的考核标准都是这些底层标准之间互相组合得到








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     楼主| 发表于 2020-8-26 15:16:11 | 显示全部楼层
    • 1)正确率(accuracy)

    正确率是我们最常见的评价指标,accuracy = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)。

    这个很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好;

    (GSZ:其实不是很明白, 如果是一个多分类的样本,这里面的TP TN  FP FN 都是啥?)


    • 2)错误率(error rate)

    错误率则与正确率相反,描述被分类器错分的比例,error rate = (FP+FN)/(P+N),对某一个实例来说,分对与分错是互斥事件,所以accuracy =1 - error rate;



    • 3)灵敏度(sensitive)

    sensitive = TP/P,表示的是所有正例中被分对的比例,衡量了分类器对正例的识别能力;



    • 4)特效度(specificity)

    specificity = TN/N,表示的是所有负例中被分对的比例,衡量了分类器对负例的识别能力;


    • 5)精度(precision)(单一类准确率) : 预测为0的准确率

    精度是精确性的度量,表示被分为正例的示例中实际为正例的比例,precision=TP/(TP+FP);



    • 6)召回率--回归率(recall)

    召回率是覆盖面的度量,度量有多个正例被分为正例,recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive,可以看到召回率与灵敏度是一样的。




    • 7)f1得分(F1-Score):对于某个分类,综合了Precision和Recall的一个判断指标,F1-Score的值是从0到1的,1是最好,0是最差

    [color=rgba(0, 0, 0, 0.749019607843137)]
    [color=rgba(0, 0, 0, 0.749019607843137)]https://blog.csdn.net/SunshineSki/article/details/88078709

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