label : 1
label : 0
estimation: 1
tp(true positive)
estimation: 0
fn(false negative)
-準確率和召回率(precision & recall)
準確率為**為正的人當中有多少**正確了。 pr
ecis
ion(
p)=t
ptp+
fpp re
cisi
on(p
)=tp
tp+f
p召回率為真正為正的人當中有多少被**到了。 re
參考文獻：
ROC曲線與AUC計算總結
橫軸 負正類率 false postive rate,fpr 特異度，劃分例項中所有負例佔所有負例的比例 1 specificity 縱軸 真正類率 true postive rate,tpr 靈敏度，sensitivity 正類覆蓋率 1 若乙個例項是正類並且被 為正類，即為真正類 true po...
ROC曲線和AUC面積
本博文所有理論都是基於二分類，多分類問題其實與二分類問題相通。考慮乙個二分問題，如果一類定為正類 positive 那麼另一類就是負類 negative 注意和正樣本和負樣本概念不同，參考博文 真正類 true positive 例項是正類並且也被 成正類 假正類 false positive 例項...
ROC曲線和AUC指標
roc曲線的橫軸就是fprate，縱軸就是tprate，二者相等時表示的意義則是 對於不論真實類別是1還是0的樣本，分類器 為1的概率是相等的，此時auc為0.5 圖中藍色的線則是roc曲線，roc曲線和橫軸 縱軸圍成的面積就是auc指標。fpr fp fp tn from sklearn.metr...