混淆矩阵、精准率、召回率!Python中有这些词汇嘛?陌生就对了!

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混淆矩阵、精准率、召回率!Python中有这些词汇嘛?陌生就对了!

混淆矩阵

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二分类问题的混淆矩阵

以癌症为例,0代表未患病,1代表患病,有10000个人:

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癌症问题的混淆矩阵

精准率和召唤率

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代码实现

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scikitlearn中的精准率和召回率

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调和平均值F1_score

调和平均数具有以下几个主要特点:

①调和平均数易受极端值的影响,且受极小值的影响比受极大值的影响更大。

②只要有一个标志值为0,就不能计算调和平均数。

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调用sikit-learn中的f1_score

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Precision-Recall的平衡

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一般来说,决策边界为theta.T*x_b=0,即计算出p>0.5时分类为1,如果我们手动改变这个threshold,就可以平移这个决策边界,改变精准率和召回率

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精准率和召回率曲线

可以用precisions-recalls曲线与坐标轴围成的面积衡量模型的好坏

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使用scikit-learn绘制Precision-Recall曲线

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横轴fpr,纵轴tpr

ROC曲线围成的面积越大,说明模型越好,不过ROC曲线没有Precision-Recall曲线那样对偏斜的数据的敏感性

多分类问题

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scikit-learn中处理多分类问题的准确率

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多分类问题的混淆矩阵

多分类问题的混淆矩阵解读方式与二分类问题一致,第i行第j列的值就是真值为i、预测值为j的元素的数量

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颜色越亮的地方代表数值越高

绘制错误率矩阵

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plt.matshow(err_matrix,cmap=plt.cm.gray)plt.show()

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亮度越高的地方代表错误率越高

那么你看懂了嘛

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