模型评估标准

混淆矩阵

预测值=1 预测值=0
真实值=1 TP FN
真实值=0 FP TN

TP=True Postive=真阳性;FP=False Positive=假阳性

TN = True Negative=假阴性;FN=False Negative=假阴性

什么是查准率/精确率
Precision=\frac{TP}{TP+FP}
什么是查全率/召回率
Recall = \frac{TP}{TP+FN}
什么是准确率
Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}
什么是F1分数(F1-score)

F1分数可以理解为P和R的调和平均数

F1=2\frac{PR}{P+R}
什么是P-R曲线

P-R曲线就是准确率precision和召回率recall的曲线,以recall作为横坐标,precision作为纵坐标。

什么是ROC曲线和AUC值

ROC曲线是以假阳性率FPR为横坐标,真阳性率TPR为纵坐标

TPR=\frac{TP}{TP+FN}\\ FPR=\frac{FP}{FP+TN}

AUC表示ROC曲线下的面积,主要用于衡量模型的泛化能力,即分类效果的好坏。

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