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  • 业绩评价指标及评价标准.pptx
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  • 国防预研项目立项评价指标评价标准。主要包括绝对权重、指标层、评分等级
  • 针对不同的模型由主要可以分回归评价指标和分类评价指标,本文主要是想梳理一下各种不同类型的分类评价指标原理。 目录 分类评价指标 分类评价指标 在了解二分类之前需要先了解下面四个概念 TP(正确预测正分类...

             通常我们在构建模型之后都会涉及到一个模型的精度评价。针对不同的模型由主要可以分回归评价指标和分类评价指标,本文主要是想梳理一下各种不同类型的分类评价指标原理。


    分类评价指标

    在了解二分类之前需要先了解下面四个概念

    TP(正确预测正分类结果)FP(错误预测正分类结果)
    TN(正确预测负分类结果)FN(错误预测负分类结果

     

    Accuracy(总体分类精度):预测正确的样本数 / 所有的样本数

        accuracy =\frac{ (tp+tn)}{tp+fp+tn+fn}

    Precision(精确度):正确预测正分类的样本数 / 预测为正样本的样本数

    precision = \frac{tp}{tp+fp}   

    recall(召回率):正确预测正分类的样本数 / 所有正样本数

    recall = \frac{tp}{tp+fn}

    F值:综合precision和recall得分,是precision和recall的调和均值,当中的\beta通常取0.5 ,1 , 2 代表精确度的权重占比

    F_{\beta } = (1+\beta^{2} )\frac{precision\times recall} {\beta^{2} precision + recall}      

    ROC 全称 Receiver operating characteristic,作为一个图形,随着判断阈值的变化,常用于评判二分类模型的性能,横纵表FPR(false positive rate) = FP/(FP+TN) 表示在所有实际为负类的样本中,被错误的判断为正类的比率;纵坐标TDR(True positive rate) = TP/(TP+FN) 表示在所有实际为正类的样本中,被正确的判断为正类的比率。通常来说,横坐标越小,纵坐标的值越大,ROC的面积越大,模型的效果也就越好,python代码详见https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html

    混淆矩阵(Multilabel confusion matrix)计算多标签的混淆矩阵,再多分类任务中,标签以“一对多”的方式进行二值化:

    confusion matrix

    预测值
    类别1类别2类别3
    真实值类别1abc
    类别2def
    类别3ghi

    表中的a,e,i表示正确分类,类别1的precision= a/(a+d+g)  ,类别1的recall = a/(a+b+c),类别2,类别3的precision和recall同理。

    Kappa:kappa系数常用于一致性检验,也用于判断分类精度,kappa系数的计算通常是基于混淆矩阵的,kappa精度评价参考https://blog.csdn.net/weixin_38313518/article/details/80035094

    K = \frac{p_{o}-p_{e}}{1-p_{e}}

    混淆矩阵中正确分类的样本数(对角线的值)除以所有样本数 :p_{o} = \frac{a+e+i}{a+b+c+d+e+f+g+h+i}   

    混淆矩阵中每一类的真实值于每一类的预测值相乘求和 /  2×(总样本数):p_{e} = \frac{(a+b+c)\times (a+d+g)+(d+e+f)\times (b+e+h)+(g+h+i)\times (c+f+i)}{2\times (a+b+c+d+e+f+g+h+i)} 

     

     

     

     

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  • 评价指标

    2019-07-12 13:30:35
    BLEU,ROUGE,METEOR,ROUGE ...实际上可以看出由于最后生成的目标内容是自然语言描述语句,因此评价VTT质量的客观标准都来源于自然语言处理领域的相关评价指标。这些指标原先都是用来度量机器翻译结果质量的,并且...

    BLEU,ROUGE,METEOR,ROUGE
    浅述自然语言处理机器翻译常用评价度量
    客观评价指标
    – BLEU
    – ROUGE
    – METEOR
    – CIDEr
    主观评价指标
    – 流畅度
    – 相关性
    – 助盲性
    客观评价指标
    实际上可以看出由于最后生成的目标内容是自然语言描述语句,因此评价VTT质量的客观标准都来源于自然语言处理领域的相关评价指标。这些指标原先都是用来度量机器翻译结果质量的,并且被证明可以很好的反应待评测翻译结果的准确性,并且与人类对待评测翻译结果的评价存在强相关,主要包含4种:BLEU,ROUGE,METEOR,CIDEr。

    • BLEU
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    ROUGE
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    METEOR
    在这里插入图片描述

    CIDEr
    在这里插入图片描述
    主观评价指标
    流畅度
    相关性
    助盲性
    除了客观的自动化度量标准以外,人工主观的打分虽然效率不高,但是也是评价很多算
    法性能的重要指标,微软在其VTTChallenge2016中提出了三点主观评价标准:
    1) 流畅度:评价生成语句的逻辑和可读性。
    2) 相关性:评价生成语句是否包含与原视频段相关和重要的物体/动作/事件等。
    3) 助盲性:评价生成语句对一个实力有缺陷的人去理解其表示的视频片段到底有多大的帮助。

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  • 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: (1)estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 (2)Scoring参数:使用cross-validation的模型评估...

    分类算法评价标准

    评价指标

    评价模型预测能力最广泛使用的是 二维混淆矩阵(Confusion matrix),具体如下图所示:
    在这里插入图片描述
    在混淆矩阵中,包含以下四种数据:
    a、 (True Positive, TP):被模型 正确 预测为 正样本
    b、 (False Positive , FP):被模型 错误 预测为 负样本
    c、 (False Negative , FN):被模型 错误 预测为 正样本
    d、 (True Negative, TN):被模型 正确 预测为 负样本

    评价指标
    1、 正确率(accuracy) :表示被模型 正确 预测的样本数占样本总数的比例,是我们最常见的评价指标,准确率是灵敏性和特效性度量的函数。计算公式为: A c c u r a c y = ( T P + T N ) / ( P + N ) Accuracy = (TP+TN)/(P+N) Accuracy=TP+TN/(P+N)

    2、错误率(ErrorRate),也叫误分类率 :错误率则与正确率相反,表示被模型 错误 预测的样本数占样本总数的比例,计算公式为: E r r o r R a t e = ( F P + F N ) / ( P + N ) = 1 − A c c u r a c y Error Rate=(FP+FN)/(P+N)=1-Accuracy ErrorRate=(FP+FN)/(P+N)=1Accuracy

    3、召回率(Recall),也叫查全率 :表示被模型 正确 预测为 的样本数占 实际 为正例样本总数的比例,计算公式为: R e c a l l = T P / ( T P + F N ) = T P / P = S e n s i t i v i t y Recall=TP/(TP+FN)=TP/P=Sensitivity Recall=TP/(TP+FN)=TP/P=Sensitivity

    4、精确率(Precision),也叫查准率,表示被模型 正确 预测为 的样本数占 预测 为正例样本总数的比例,计算公式为: P r e c i s i o n = T P / ( T P + F P ) = T P / P ' Precision=TP/(TP+FP)=TP/P' Precision=TP/(TP+FP)=TP/P

    5、灵敏性(sensitivity)或真正例率:表示与 召回率(Recall) 相等,计算公式为: s e n s i t i v i t y = T P / P sensitivity=TP/P sensitivity=TP/P

    6、特效性(specificity)或真负例率:表示被模型 正确 预测为 的样本数占 实际 为负例样本总数的比例,计算公式为: S p e c i f i c i t y = T N / ( F P + T N ) = T N / N Specificity=TN/(FP+TN)=TN/N Specificity=TN/(FP+TN)=TN/N

    备注:
    针对灵敏性特效性而言——对于平衡样本,单指标可衡量模型的准确性,对于非平衡样本,必须两个指标同时衡量才具有可信力。

    7、F1-score,也叫综合分类率:用来衡量二分类模型精确度的指标,是基于召回率(Recall)与精确率(Precision)的调和平均,即将召回率和精确率综合起来评价,计算公式为:
    F 1 − s c o r e = 2 × R e c a l l × P r e c i s i o n R e c a l l + P r e c i s i o n w h e r e P r e c i s i o n = T P T P + F P ; R e c a l l = T P T P + F N = A c c + \begin{aligned} &F1-score=\frac{2×Recall×Precision}{Recall+Precision}\\ &where \quad Precision=\frac{TP}{TP+FP};\quad Recall=\frac{TP}{TP+FN}=Acc^+ \end{aligned} F1score=Recall+Precision2×Recall×PrecisionwherePrecision=TP+FPTP;Recall=TP+FNTP=Acc+

    宏平均(Macro-averaging)和微平均(Micro-averaging)
    为了综合多个类别的分类情况,评测系统整体性能,经常采用的还有 微平均F1(micro-averaging)宏平均F1(macro-averaging ) 两种指标,计算公式见链接
    宏平均F1与微平均F1是以两种不同的平均方式求的全局的F1指标。其中,
    (1)宏平均F1的计算方法:先对每个类别单独计算F1值,再取这些F1值的算术平均值作为全局指标。
    (2)微平均F1的计算方法:先累加计算各个类别的a、b、c、d的值,再由这些值求出F1值。
    由两种平均F1的计算方式不难看出,宏平均F1平等对待每一个类别,所以它的值主要受到稀有类别的影响,而微平均F1平等考虑文档集中的每一个文档,所以它的值受到常见类别的影响比较大

    8、 F β F_β Fβ加权调和平均 F β F_β Fβ F 1 F1 F1度量的一般形式 ,能让我们表达出对查准率、查全率的不同偏好,计算公式如下:
    F β = ( 1 + β 2 ) ∗ R e c a l l ∗ P r e c i s i o n R e c a l l + ( β 2 ∗ P r e c i s i o n ) F_β=\frac{(1+β^2)*Recall*Precision}{Recall+(β^2*Precision)} Fβ=Recall+(β2Precision)(1+β2)RecallPrecision
    其中, β > 0 β>0 β>0 度量了查全率查准率的相对重要性。 β = 1 β=1 β=1时,P、R权重相等,此时退化为标准的 F 1 F1 F1 β > 1 β>1 β>1查全率有更大影响(即:R的权重>P的权重
    ); β < 1 β<1 β<1查准率有更大影响(即:R的权重<P的权重)。

    9、 G − m e a n G-mean Gmean:计算公式如下:
    G − m e a n = ( A c c + × A c c − ) 1 / 2 w h e r e A c c + = T P T P + F N ; A c c − = T N T N + F P \begin{aligned} &G-mean=(Acc^+×Acc^-)^{1/2}\\&where Acc^+=\cfrac{TP}{TP+FN};\quad Acc^-=\cfrac{TN}{TN+FP} \end{aligned} Gmean=(Acc+×Acc)1/2whereAcc+=TP+FNTP;Acc=TN+FPTN

    评价曲线

    9、ROC曲线(ROC Curve):全称为“Receiver Operating Characteristic(受试者工作特征)”。ROC曲线是评判一个模型好坏的标准

    适用前提:两个分类模型是 均等代价 。广泛用于度量分类中样本集存在 非均衡性 的情况。

    备注:
    TPR(True Positive Rate):表示在所有实际为正的样本中,被 正确地判断的比率,即: T P R = T P / ( T P + F N ) = T P / P TPR=TP/(TP+FN)=TP/P TPR=TP/(TP+FN)=TP/P
    FPR( False Positive Rate):表示在所有实际为负的样本中,被 错误地判断的比率,即: F P R = F P / ( F P + T N ) = F P / F FPR=FP/(FP+TN)=FP/F FPR=FP/(FP+TN)=FP/F

    ROC曲线显示了给定模型的真正例率(TPR)和假正例率(FPR)之间的权衡,ROC曲线的横坐标为false positive rate(FPR),纵坐标为true positive rate(TPR),FPR越大表明预测正类中实际负类越多,TPR越大,预测正类中实际正类越多。ROC曲线如下图所示:
    在这里插入图片描述

    ROC曲线的理解:
    ROC上几个关键点的解释:
    1、(TPR=0,FPR=0):把每个实例都预测为负类的模型
    2、(TPR=1,FPR=1):把每个实例都预测为正类的模型
    3、(TPR=1,FPR=0):理想模型,全部预测正确
    4、(TPR=0,FPR=1):最差模型,全部预测错误
    \quad
    连接点(TPR=0,FPR=0)和(TPR=1,FPR=1)的主对角线 形成的ROC curve实际上代表一个 随机分类器,而一个好的分类模型应该尽可能靠近图形的左上角
    \quad
    既然已经有这么多评价标准,为什么还要使用 R O C ROC ROC A U C AUC AUC呢?
    \quad
    Answer: 因为ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正、负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持不变。在实际的数据集中经常会出现类不平衡(class imbalance)现象,即负样本比正样本多很多(或者相反),而且测试数据中的正、负样本的分布也可能随着时间变化。

    ROC曲线的绘制过程:
    现实任务中通常利用有限个测试样例来绘制ROC图,此时仅能获得有限个(真正例率,假正例率)坐标对,无法产生图(a)中光滑的ROC曲线,只能绘制如图(b)所示的近似ROC曲线。在这里插入图片描述
    ROC曲线的分类原理
    分类的过程就相当于在排序中以某个“截断点(cut point)”将样本分为两部分,前一部分判断正例,后一部分为反例。不同任务中根据需求划分截断点;重视查准率(精度),靠前位置截断;重视查全率(召回率),靠后位置截断。
    ROC曲线的绘图过程
    (1)给定 m + m^+ m+个正例和 m − m^- m个反例,根据学习器预测结果对样例进行排序(排序方法:“最可能”是正例的样本排在最前面,“最不可能”是正例的排在最后面);
    (2)先把分类阈值设为最大,即把所有样例均预测为反例,此时真正例率和假正例率均为0,在坐标(0,0)处标记一个点。
    (3)再将分类阈值依次设为每个样例的预测值,即依次将每个样例划分为正例。设前一个标记点坐标为(x,y),当前若为真正例,则对应标记点的坐标为 ( x , y + 1 m + ) (x,y+\frac{1}{m^+}) (x,y+m+1);当前若为假正例,则对应标记点的坐标为 ( x + 1 m − , y ) (x+\frac{1}{m^-},y) (x+m1,y),然后用线段连接相邻点即可。
    ROC曲线的分析评判
    (1)若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”,则可断言后者性能优于前者;
    (2)若两个学习器的ROC曲线曲线交叉,可以根据ROC曲线下面积大小进行比较,也即AUC(Area Under ROC Curve)值。
    AUC的计算
    AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。假定ROC曲线由坐标为 ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x m , y m ) {(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)} (x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)的点,按序连接而形成 ( x 1 = 0 , x m = 1 ) (x_1=0,x_m=1) (x1=0,xm=1),则 AUC的估算公式 为:
    A U C = 1 2 ∑ i = 1 m − 1 ( x i + 1 − x i ) ⋅ ( y i + y i + 1 ) AUC=\frac{1}{2}\sum^{m-1}_{i=1}(x_{i+1}-x_i)\cdot(y_i+y_{i+1}) AUC=21i=1m1(xi+1xi)(yi+yi+1)
    AUC给出的是分类器的平均性能值,它并不能代替对整条曲线的观察。一个完美的分类器的AUC为1.0,而随机猜测的AUC值为0.5

    10、AUC(Area Under ROC Curve):AUC的值就是 处于ROC curve下方的那部分面积的大小
    通常,AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的AUC代表了较好的performance。
    (1)如果模型是完美的,那么它的AUG = 1;
    (2)如果模型是个简单的随机猜测模型,那么它的AUG = 0.5;
    (3)如果一个模型好于另一个,则它的曲线下方面积相对较大。

    11、K-S曲线:全称为 “Kolmogorov-Smirnov(正样本洛伦兹曲线与负样本洛伦兹曲线的差值曲线)”。K-S曲线度量学习器将正例和反例分开的能力,确定最好的“截断点”,常用于对模型的风险区分能力进行评估。

    适用场景:
    通常是在模型预测全体信用样本的信用评分后,将样本按违约率与非违约率分成两部分,然后用KS统计量来检验两组样本信用评分是否具有显著性差异。

    K-S值的计算公式:
    K S = m a x ( C u m . B a d i B a d t o t a l − C u m . G o o d i G o o d t o t a l ) KS=max\big( \frac{Cum.Bad_i}{Bad_{total}} \quad−\quad \frac{Cum.Good_i}{Good_{ total}}\big) KS=max(BadtotalCum.BadiGoodtotalCum.Goodi)
    其 中 , C u m . B a d i 和 C u m . G o o d i 分 别 表 示 分 数 累 积 到 第 i 个 分 位 点 的 坏 样 本 个 数 和 好 样 本 个 数 其中,Cum.Bad_i和Cum.Good_i分别表示分数累积到第 i 个分位点的坏样本个数和好样本个数 Cum.BadiCum.Goodii

    K-S曲线特征:
    KS曲线是两条线,其横轴表示 阈值 (即:总样本累积比例),纵轴表示 TPR与FPR的值 (即:累积好,坏样本分别占总的好,坏样本的比例。),KS值的取值范围是[0,1] ,然后在两条曲线分隔最开的地方,对应的就是划分模型最好的阈值,也是该模型最好的AUC值。通常来讲, K S > 0.2 KS>0.2 KS>0.2 即表示模型有较好的预测准确性。

    好坏样本累计差异越大,KS值越大,表示模型能够将正、负客户区分开的程度越大,说明模型的风险区分能力越强;KS值还可以用来选择最佳阈值。

    KS曲线受到样本类别不平衡的影响较小,但要注意的是:即便正负样本完全分错了,KS值依然会很高。

    K-S曲线的示例样图如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    K-S曲线的作图步骤:

    1. 根据分类模型返回的预测结果(注意:是正例的概率值,非0/1变量)将样本从大到小进行排序,得到rank−threshold——这就是截断点依次选取的顺序;
    2. 按顺序选取截断点,并计算TPR、FPR 和它们之间的差值——通常把0-1之间等分N份,等分点为阈值(如:以10%*k(k=1,2,3,…,10)为横坐标),也可以将每个样本点作为阈值;
    3. 横轴为rank−threshold(即:样本的占比百分比(最大100%)),纵轴分别为TPR和FPR,可以得到KS曲线;
    4. TPR和FPR曲线分隔最开的位置就是最好的”截断点“,KS值即为Max(TPR-FPR)。

    Logistic Regression模型中,K-S曲线的作图方法:
    (1)把Logistic Regression模型对样本的输出概率(predict_proba)从大到小排序得rank−threshold;
    (2)计算阈值取每个概率时对应的TPR和FPR值;
    (3)以(rank−threshold,TPR)画正样本曲线,以(rank−threshold,FPR)画负样本曲线,就构成K-S曲线 ;
    (4)K-S曲线上的KS值,为 m a x ( T P R − F P R ) max(TPR−FPR) max(TPRFPR),即两条曲线间的最大间隔距离。

    12、代价敏感错误率和代价曲线适用前提: 两个分类模型是 非均等代价

    非均等代价
    现实任务中不同类型的错误所造成的后果很可能不同,为了权衡不同类型错误所造成的不同损失,可为错误赋予“非均等代价”。
    以二分类为例,可根据领域知识设定 “代价矩阵”,如下表所示,其中 c o s t i j cost_{ij} costij表示将第 i {i} i 类样本预测为第 j {j} j 类样本的代价。一般来说, c o s t i i = 0 cost_{ii}=0 costii=0;若将第 0 0 0 类,判别为第 1 1 1 类所造成的损失更大,则 c o s t 01 > c o s t 10 cost_{01}>cost_{10} cost01>cost10;损失程度越大, c o s t 01 cost_{01} cost01 c o s t 10 cost_{10} cost10值的差别越大。
    在这里插入图片描述

    (1)在非均等代价下,不再最小化错误次数,而是最小化“总体代价”,则 "代价敏感”错误率 相应的为:
    E ( f ; D ; c o s t ) = 1 m ( ∑ x i ∈ D + ∣ ∣ ( f ( x i ) ≠ y i ) × c o s t 01 + ∑ x i ∈ D − ∣ ∣ ( f ( x i ) ≠ y i ) × c o s t 10 ) E(f;D;cost)=\frac{1}{m}(\sum_{x_i∈D^+}||(f(x_i)≠y_i)×cost_{01}+\sum_{x_i∈D^-}||(f(x_i)≠y_i)×cost_{10}) E(f;D;cost)=m1(xiD+(f(xi)=yi)×cost01+xiD(f(xi)=yi)×cost10)
    (2)在非均等代价下,ROC曲线 不能直接反映出学习器的期望总体代价,而 “代价曲线(cost curve)” 可以。

    代价曲线图
    代价曲线图的横轴是取值为[0,1]的正例概率代价 P ( + ) c o s t P(+)cost P(+)cost,计算公式为:
    P ( + ) c o s t = p × c o s t 01 p × c o s t 01 + ( 1 − p ) × c o s t 10 P(+)cost=\frac{p×cost_{01}}{p×cost_{01}+(1-p)×cost_{10}} P(+)cost=p×cost01+(1p)×cost10p×cost01
    其中 p p p是样例为正例的概率;
    代价曲线图的纵轴是取值为 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]的归一化代价 c o s t n o r m cost_{norm} costnorm,计算公式为:
    c o s t n o r m = F N R × p × c o s t 01 + F P R × ( 1 − p ) × c o s t 10 p × c o s t 01 + ( 1 − p ) × c o s t 10 cost_{norm}=\frac{FNR×p×cost_{01}+FPR×(1-p)×cost_{10}}{p×cost_{01}+(1-p)×cost_{10}} costnorm=p×cost01+(1p)×cost10FNR×p×cost01+FPR×(1p)×cost10
    其中, F P R FPR FPR假正例率 F N R = 1 − T P R FNR=1-TPR FNR=1TPR假反例率
    代价曲线的绘制
    (1)ROC曲线上每个点对应了代价曲线上的一条线段,设ROC曲线上点的坐标为 ( T P R , F P R ) (TPR,FPR) (TPR,FPR),则可相应计算出 F N R FNR FNR
    (2)在代价平面上绘制一条从 ( 0 , F P R ) (0,FPR) (0,FPR) ( 1 , F N R ) (1,FNR) (1,FNR)的线段,线段下的面积即表示了该条件下的期望总体代价
    (3)如此将ROC曲线上的每个点转化为代价平面上的一条线段,然后取所有线段的下界,围成的面积即为所有条件下学习器的期望总体代价
    在这里插入图片描述

    13、P-R曲线:查准率-查全率曲线,以查准率为纵轴,查全率为横轴作图。如下图所示:
    在这里插入图片描述
    (1)若一个学习器的P-R曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”,则后者性能优于前者,上图中学习器A的性能优于学习器C;
    (2)若两个学习器的P-R曲线发生交叉,则需要比较P-R曲线下面积的大小,但这个面积不容易估算,通常综合考虑查准率、查全率的性能度量 “平衡点(Break-Event Point,BEP) ”,BEP是 “查准率=查全率”时的取值。但BEP还是过于简化,此时更常用的是前面提到的 F1度量

    总结:
    (1)当数据集样本呈现均衡分布时,选择准确率(Accuracy)作为分类性能的评价指标,效果最好;
    (1)当数据集样本呈现不均衡分布时,选择其他度量,如灵敏度(或召回率)、特效性、精度、 F 1 F1 F1 F β F_β Fβ更适合。

    其他评价指标

    除了上述11项基本的分类性能评价指标外,还可以根据其他方面比较分类器:
    1、速度:涉及产生和使用分类器的计算开销。
    2、鲁棒性:这是假定数据有噪声或有缺失值时分类器做出正确预测的能力。通常,鲁棒性用噪声和缺失值渐增的一系列合成数据集评估。
    3、可伸缩性:这涉及给定大量数据,有效地构造分类器的能力。通常,可伸缩性用规模渐增的一系列数据集评估。
    4、可解释性:这涉及分类器或预测器提供的理解和洞察水平。可解释性是主观的,很难评估。

    分类算法评价标准的python实现

    #调用sklearn库中的指标求解
    from sklearn import metrics
    from sklearn.metrics import precision_recall_curve
    from sklearn.metrics import average_precision_score
    from sklearn.metrics import accuracy_score
    #给出分类结果
    y_pred = [0,1,0,0]
    y_true = [0,1,1,1]
    print("accuracy_score:",accuracy_score(y_true,y_pred))
    print("precision_score:", metrics.precision_score(y_true, y_pred))
    print("recall_score:", metrics.recall_score(y_true, y_pred))
    print("f1_score:", metrics.f1_score(y_true, y_pred))
    print("f0.5_score:", metrics.fbeta_score(y_true, y_pred, beta=0.5))
    print("f2_score:", metrics.fbeta_score(y_true, y_pred, beta=2.0))
    >>>
    accuracy_score: 0.5
    precision_score: 1.0
    recall_score: 0.3333333333333333
    f1_score: 0.5
    f0.5_score: 0.7142857142857143
    f2_score: 0.3846153846153846
    
    展开全文
  • 评估指标

    2019-02-04 17:38:05
    评估标准: 准确度: RMSE= 召回率: Recall= 覆盖率: Coverage= 多样性: Diversity=

    评估标准:

    准确度:
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    召回率:
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    覆盖率:
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    多样性:
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