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分类器性能评估指标
只限于二元单元标签分类问题
可用于二元多标签分类问题的评估指标 如何将二元分类指标扩展到多类或多标签问题中去 可用于多类分类问题的评估指标(紫色的可用于多标签问题#xff09;
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accuracy_score准确率
函数计算分类准确率返回被准确分类的样本比例或者数量 在多标签分类任务中该函数返回自己的准确率。对于一个给定的多标签样本如果预测得到的标签集合与该样本真正的标签集合严格吻合则subset accuracy1.0否则就是0对于第i个样本其真正的类标签就是yi而分类器预测的类标签是总共有n sample个样本
混淆矩阵
在机器学习尤其是统计分类中混淆矩阵也被称为错误矩阵是一个特别的表示用来可视化监督学习算法的性能。无监督学习中通常被称为匹配矩阵 矩阵的每一列表达了分类器对样本的类别预测而矩阵的每一行则表达了样本所属真是类别 table of confusion 在预测分析中table of confusion是一个两行两列表这个表报告了四个预测相关事件发生数量false positiviesfalse negativies true positiviestrue negativies。这个表可以让我们更详细的分析预测系统性能而不是仅仅用一个准确率 Accuracy 是一个不可分靠的分类器性能度量标准。因为当数据集中不同类别的样本数量分布不平衡时候它将会产生误导人结果 比如说如果数据集中95个猫5个狗分类器简单偏向所有样本分为猫这样总体准确率为95%但实际猫的准确率为95%狗准确率为0
sklearn中相关函数 关于precision和accuracy的区别
简单来说给定一组测量点构成的集合 说这个测量集合是精确的precision也就是说所有测量点到测量点集合的均值非常近与测量点的方差有关 说这个测量点是准确的accuracy也就是说所有测量点到真实值非常近。与测量点的偏差有关。 这两个概念是相互独立的因此测量数据点集合可以是accurate也可以是precise可以都不是也可以都会 二元分类问题 多类多标签分类问题 classification report
classification_report函数建立一个文本报告来展示分类器的主要指标
ROC是什么
在统计学中ROC曲线是一个graphical plot展示了当discrimination threshold变化的时候二元分类器性能 ROC曲线描述了在各种不同阈值下真正率TPR相对于假正率FPR的取值变化情况在机器学习中TPR也被称为灵敏度召回率检出率。而FPR被称为虚警率 而且FPR1-specifity 因此ROC曲线就是。一般来说如果检出概率分布和虚警概率分布已知的话ROC曲线上的每一个点可以这样计算出来Y轴检出率累积概率分布相对于x轴虚警率累积分布
ROC space ROC曲线绘制 损失函数
当学习器的模型选定以后假定空间类型也基本确定。接下来就是在假设空间中搜索选择最优的假设也就是最优的模型参数 损失函数和代价函数
损失函数的一般形式 风险函数 度量平均意义上模型预测结果的好坏 风险函数或期望损失如下计算 学习的目标就是是的期望损失最小化由于P(X,Y)是未知的所以Rexpf不能直接计算 给定训练数据集 模型fx关于训练集的平均损失称为经验风险或经验损失 根据大数定律当样本量N趋于无穷时经验风险将收敛到期望风险。所以我们可以用经验风险来估计期望风险。此时最小化期望风险就等价于最小经验风险
sklear分类器常用损失函数 sklearn回归器性能评估方法
