主要是我對周志華《機器學習》第二章模型估計與選擇中一些內容的總結
對於二分類問題，可將樣例根據其真實類別與學習器**類別的組合劃分為真正例（tp），假反例（fn），假正例（fp），真反例（tn），具體分類結果如下
查準率p和查全率r分別定義為：
查準率關心的是」**出正例的正確率」即從正反例子中挑選出正例的問題。
查全率關心的是」**出正例的保證性」即從正例中挑選出正例的問題。
這兩者是一對矛盾的度量，查準率可以認為是」寧缺毋濫」，適合對準確率要求高的應用，例如商品推薦，網頁檢索等。查全率可以認為是」寧錯殺一百，不放過1個」，適合類似於檢查走私、逃犯資訊等。
下圖為查準率-查全率曲線（p-r圖）
若乙個學習器的p-r曲線被另乙個學習器完全」包住」，則後者的效能優於前者。當存在交叉時，可以計算曲線圍住面積，但比較麻煩，平衡點（查準率=查全率，bep）是一種度量方式。
但bep還是過於簡化了些，更常用的是f1和fp度量，它們分別是查準率和查全率的調和平均和加權調和平均。定義如下
顯然，當學習器a的f1值比學習器高，那麼a的bep值也比b高（將p=r代入f1公式即可）
很多學習器是為測試樣本產生乙個實值或概率**，然後將這個**值與乙個分類閾值進行比較，若大於閾值分為正類，否則為反類，因此分類過程可以看作選取乙個截斷點。
不同任務中，可以選擇不同截斷點，若更注重」查準率」，應選擇排序中靠前位置進行截斷，反之若注重」查全率」，則選擇靠後位置截斷。因此排序本身質量的好壞，可以直接導致學習器不同泛化效能好壞，roc曲線則是從這個角度出發來研究學習器的工具。
曲線的座標分別為真正例率（tpr）和假正例率（fpr），定義如下
下圖為roc曲線示意圖，因現實任務中通常利用有限個測試樣例來繪製roc圖，因此應為無法產生光滑曲線，如右圖所示。
繪圖過程很簡單：給定m個正例子，n個反例子，根據學習器**結果進行排序，先把分類閾值設為最大，使得所有例子均**為反例，此時tpr和fpr均為0，在（0，0）處標記乙個點，再將分類閾值依次設為每個樣例的**值，即依次將每個例子劃分為正例。設前乙個座標為(x,y)，若當前為真正例，對應標記點為(x,y+1/m)，若當前為假正例，則標記點為（x+1/n,y），然後依次連線各點。
下面舉個繪圖例子：
有10個樣例子，5個正例子，5個反例子。有兩個學習器a,b，分別對10個例子進行**，按照**的值（這裡就不具體列了）從高到低排序結果如下：
a：[反正正正反反正正反反]
b : [反正反反反正正正正反]
按照繪圖過程，可以得到學習器對應的roc曲線點
a：y:[0,0,0.2,0.4,0.6,0.6,0.6,0.8,1,1,1]
x:[0,0.2,0.2,0.2,0.2,0.4,0.6,0.6,0.6,0.8,1]
b：y:[0,0,0.2,0.2,0.2,0.2,0.4,0.6,0.8,1,1]
x:[0,0.2,0.2,0.4,0.6,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,1]
繪製曲線結果如下：
藍色為學習器a的roc曲線，其包含了b的曲線，說明它效能更優秀，這點從a,b對10個例子的排序結果顯然是能看出來的，a中正例排序高的數目多於b。此外，如果兩個曲線有交叉，則需要計算曲線圍住的面積(auc)來評價效能優劣。
泛化誤差可以分解為偏差、方差與雜訊之和
偏差度量了學習演算法的期望**和真實結果偏離程度。
方差度量了同樣大小的訓練集的變動所導致的學習效能的變化，即刻畫了資料擾動所造成的影響。
雜訊可以認為資料自身的波動性，表達了目前任何學習演算法所能達到泛化誤差的下限。
偏差大說明欠擬合，方差大說明過擬合。
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主要是我對周志華 機器學習 第二章模型估計與選擇中一些內容的總結 1.查準率 查全率和f1 對於二分類問題，可將樣例根據其真實類別與學習器 類別的組合劃分為真正例 tp 假反例 fn 假正例 fp 真反例 tn 具體分類結果如下 查準率p和查全率r分別定義為 查準率關心的是 出正例的正確率 即從正反...
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