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• ACC
  • TP: 判定正确的样本
  • FP：判定错误的样本
  • FN：应该判断正确，而没有判断/没有抽中的样本
  • TP + FP：判断的总样本/抽取的总样本
  • TP + FN：正确样本的总量
  • ：$P=\frac{TP}{TP+FP}$
  • ：$R=\frac{TP}{TP+FN}$
  • ：$\frac{2}{F1}=\frac{1}{P}+\frac{1}{R}=>F1=\frac{2\times P\times R}{P+R}=>F1=\frac{2\times TP}{2\times TP+FP+FN}$
• • $x$轴：FPR(false positive rate)：误纳率（误认为负类的样本为正类）
  • $y$轴：正类样本中被判定为正类的样本，1-TPR也就是传说中的误拒率（误认为正类的样本为负类）
  • 重要的四个点
    • (0, 1)： 完美分类器：错误率为0
    • (1, 0)： 错误率100%
    • (0, 0)：所有的样本均规定为负类：阈值过高
    • (1, 1)： 所有的样本均规定为正类：阈值过高
• ： ROC曲线下的面积
• 总结
  • ROC解决ACC的问题：ACC对于正负样本量差异巨大的情况下(全正/全负的情况下，acc依然很棒)，无法说明分类器的好坏，而ROC可以
  • ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器效果更好，而对AUC(ROC曲线下的面积)的值而言，值越大，分类器效果越好

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