精华内容
下载资源
问答
  • 1.不平衡数据集的评估指标有哪些? 评估指标1:recall,Precision,F-score,其中F-score是两者的中和,一般认为F-measure越高,分类器的性能越好; Precision就是提交给用户的结果里边,究竟有多少是对的; Recall...

    1.不平衡数据集的评估指标有哪些?

    评估指标1:recall,Precision,F-score,其中F-score是两者的中和,一般认为F-measure越高,分类器的性能越好;
    Precision就是提交给用户的结果里边,究竟有多少是对的;
    Recall是一共有这么多的有用结果(包括真正的正样本和负样本),系统究竟能判定出来多少是有用的(能够检出多少?),或者反过来说,我们究竟丢了多少有用的。这两个数是成对出现,单独出现没有意义。为什么这么说?一个例子是我可以轻轻松松将recall提高到100%,那就是不管用户查询啥,我都把系统内所有的文档都给他,这样肯定没丢东西,但是用户也没法得到的好的结果。
    但是我们还是希望有一个数能够衡量系统的性能,否则系统A的precision比系统B高,但是recall却比系统B低,那么我们就不太好选了。所以综合Precision和Recall,我们得到一个F Score

    **评估指标2:mAP **
    AP衡量的是学出来的模型在每个类别上的好坏,mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏,得到AP后mAP的计算就变得很简单了,就是取所有AP的平均值。
    目标检测中的mAP是从信息检索中的mAP借鉴过来的。
    在信息检索中,Average Precision,就是对一个Query,计算其命中时的平均Precision,而mean则是在所有Query上去平均。
    回到我们目标检测中的mAP,这个概念是PASCAL VOC比赛中所明确的metric。它的意思是输出的结果是一个ranked list,里边每一个元素包含了类别、框的信息,以及confidence,这个confidence就用来排序。有了排序,就可以计算AP了,然后再针对所有分类,取一个mean,就得到了mAP。这里为何要排序呢?是因为每一个框有一个confidence,mAP作为评估指标,需要考虑confidence进来。比方说我给出一个框,说我有99%的信心这里有一个猫,结果这里没有,相比我给出一个框,说我有10%的信心这里有一个猫,结果也没有,这两个框的penalty和reward不能一样的。因为99%信心说有,结果没有,那就说明这个系统很有问题。反之,假如我给出一个框,99%的信心说有一个猫,然后真有猫,相比10%信心说有猫,结果也是有猫,这两个框也不一样。也就是越“靠谱”,reward越大。什么叫靠谱?靠谱的意思是信心足的时候,一般结果正确。所以我们根据confidence进行排序之后,就应该给排名靠前的结果,也就是confidence比较大的一些更大的权重。所以才会有ranked list。或者可以理解为,我有一个query,查询的内容是,系统中的图片里猫都在那儿?那么这个就肯定需要ranked list了。

    值得一提的是在2010年之前,VOC比赛用的AP计算方法并不是上边所述的计算方法,而是对interpolated 的那个图均匀取11个点,[0.0 0.1 0.2 … 1.0]然后求平均。后来才成上边所述的AP计算方法。

    评估指标3:接受者操作特征曲线(ROC)
    以假正率为x轴,以真正率为y轴做出的曲线。
    AUC即ROC特征曲线下面的面积,AUC越大分类器性能越好。最后说说AUC的优势,AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力,在样本不平衡的情况下,依然能够对分类器作出合理的评价。例如在反欺诈场景,设非欺诈类样本为正例,负例占比很少(假设0.1%),如果使用准确率评估,把所有的样本预测为正例便可以获得99.9%的准确率。但是如果使用AUC,把所有样本预测为正例,TPRate和FPRate同时为1,AUC仅为0.5,成功规避了样本不均匀带来的问题。

    2.不平衡数据集的常用的处理方法?

    (1)增强数据集,获取更多的数据(2)重新采样,针对小类数据进行过采样,大类数据进行欠采样(3)人造数据,进行属性随机值采用(4)改变算法,增大小类数据的权值,减小大类数据的权值。或者做异常值处理将小类数据作为异常点,从而转化为异常检测问题,将最后将是一个大类分类器。以两类问题为例 , 假设正类是稀有类 , 并具有 更高的错分代价, 则分类器在训练时, 会对错分正类样本做更大的惩罚 , 迫使最终分类器对正类样本有更高的识别率 .如Metacost和Adacost等算法。

    展开全文
  • 不平衡数据的分类评价指标总结

    千次阅读 2018-09-26 19:46:53
    识别任务中混淆矩阵(Confusion Matrix)用于评价算法好坏的指标。下图是一个二分类问题的混淆矩阵: TP:正确肯定——实际是正例,识别为正例 FN:错误否定(漏报)——实际是正例,却识别成了负例 FP:错误...

    转自:https://blog.csdn.net/sqiu_11/article/details/78396443

    识别任务中混淆矩阵(Confusion Matrix)用于评价算法好坏的指标。下图是一个二分类问题的混淆矩阵:

    TP:正确肯定——实际是正例,识别为正例

    FN:错误否定(漏报)——实际是正例,却识别成了负例

    FP:错误肯定(误报)——实际是负例,却识别成了正例

    TN:正确否定——实际是负例,识别为负例

     

    相关术语:

    AccuracyRate(准确率): (TP+TN)/(TP+TN+FN+FP)

    ErrorRate(误分率): (FN+FP)/(TP+TN+FN+FP)

    Recall(召回率,查全率,击中概率): TP/(TP+FN), 在所有GroundTruth为正样本中有多少被识别为正样本了;

    Precision(查准率):TP/(TP+FP),在所有识别成正样本中有多少是真正的正样本;

    TPR(TruePositive Rate): TP/(TP+FN),实际就是Recall

    FAR(FalseAcceptance Rate)或FPR(False Positive Rate):FP/(FP+TN), 错误接收率,误报率,在所有GroundTruth为负样本中有多少被识别为正样本了;

    FRR(FalseRejection Rate): FN/(TP+FN),错误拒绝率,拒真率,在所有GroundTruth为正样本中有多少被识别为负样本了,它等于1-Recall

     

    ROC曲线(receiver operatingcharacteristic curve):在不平衡数据分类中最常用的指标之一

    1. 横轴是FAR,纵轴是Recall;

    2. 每个阈值的识别结果对应一个点(FPR,TPR),当阈值最大时,所有样本都被识别成负样本,对应于左下角的点(0,0),当阈值最小时,所有样本都被识别成正样本,对应于右上角的点(1,1),随着阈值从最大变化到最小,识别为正样本的可能性变大,TP和FP都逐渐增大;随着阈值从最小变化到最大,将负样本识别为正样本的可能性变小(FP减小),将正样本识别为负样本的可能性在增大(FN);

    3. 一个好的分类模型应尽可能位于图像的左上角,而一个随机猜测模型应位于连接点(TPR=0,FPR=0)和(TPR=1,FPR=1)的主对角线上;

    4. 可以使用ROC曲线下方的面积AUC(AreaUnder roc Curve)值来度量算法好坏:如果模型是完美的,那么它的AUG = 1,如果模型是个简单的随机猜测模型,那么它的AUG = 0.5,如果一个模型好于另一个,则它的曲线下方面积相对较大;

    5. (不平衡数据选择多大的阈值最好?):ERR(Equal Error Rate,相等错误率):FAR和FRR是同一个算法系统的两个参数,把它放在同一个坐标中。FAR是随阈值增大而减小的,FRR是随阈值增大而增大的。因此它们一定有交点。这个点是在某个阈值下的FAR与FRR等值的点。习惯上用这一点的值来衡量算法的综合性能。对于一个更优的指纹算法,希望在相同阈值情况下,FAR和FRR都越小越好。

    AUC: 阴影部分面积,在(0-1)之间,值越大说明分类越好

     

    示例代码待续....

     

    --------------------- 本文来自 sqiu_11 的CSDN 博客 ,全文地址请点击:https://blog.csdn.net/sqiu_11/article/details/78396443?utm_source=copy 

    展开全文
  • 二分类问题评价指标

    千次阅读 2019-05-05 17:14:20
    二分类问题评价指标评价指标准确率精确率召回率F1值ROCAUC 评价指标 二分类问题评价指标的相关整理,持续更新。 评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数...

    评价指标

    二分类问题评价指标的相关整理,持续更新。

    评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。

    二类分类问题常用的评价指标是精准度(precision)、召回率(recall)、F1值
    通常以关注的类为正类,其他类为负类,混淆矩阵表示如下:
    在这里插入图片描述
    TP—将正类预测为正类数
    FN—将正类预测为负类数
    FP—将负类预测为正类数
    TN—将负类预测为负类数
    得出:正样本总数 T = TP + FN, 负样本总数 F = FP + TN
    在这里插入图片描述

    准确率

    准确率=算法分类正确的数据个数/输入算法的数据的个数
             A=(TP+TN)/(T+F)
          使用准确率评价算法有一个问题,就是在数据的类别不均衡,特别是有极偏的数据存在的情况下,准确率这个评价指标是不能客观评价算法的优劣的

    精确率

    精确率,预测为正的样本占所有正样本的比重
             P=TP/(TP+FP)

    召回率

    正确预测的数据在总样本中的比重
             R=TP/(TP+FN)=TP/T

        在不同的应用场景下,我们的关注点不同,例如,在预测股票的时候,我们更关心精确率,即我们预测升的那些股票里,真的升了有多少,因为那些我们预测升的股票都是我们投钱的。而在预测病患的场景下,我们更关注召回率,即真的患病的那些人里我们预测错了情况应该越少越好

    精准率和召回率是此消彼长的,即精准率高了,召回率就下降,在一些场景下要兼顾精准率和召回率,就有 F1 score

    F1值

    F1 值,是精确率和召回率的兼顾指标,是精确率和召回率的调和平均数。
          调和平均数的性质,只有当精确率和召回率二者都非常高的时候,它们的调和平均才会高。如果其中之一很低,调和平均就会被拉得接近于那个很低的数
    在这里插入图片描述

    ROC

    ROC (Receiver operating characteristic)接收者操作特征曲线,是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。
    横坐标:1-Specificity,伪正类率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本 的比例;
    纵坐标:Sensitivity,真正类率(True positive rate, TPR),预测为正且实际为正的样本占所有正例样本 的比例。

    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。

    AUC

    AUC(Area Under Curve),是另一种评价二分类算法的指标,被定义为 ROC 曲线下的面积,这个面积的数值不会大于 1,和 F1 score 差不多,都是综合评价精准率和召回率的指标,只不过绘制 ROC 曲线使用了另外两个此消彼长的指标。
    AUC的取值范围一般在0.5和1之间,使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。

    从AUC判断分类器(预测模型)优劣的标准:

    AUC = 1,是完美分类器,采用这个预测模型时,存在至少一个阈值能得出完美预测。绝大多数预测的场合,不存在完美分类器。
    0.5 < AUC < 1,优于随机猜测。这个分类器(模型)妥善设定阈值的话,能有预测价值。
    AUC = 0.5,跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。
    AUC < 0.5,比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测
    横坐标:假正率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本的比例。
    在这里插入图片描述
    纵坐标:真正率(True positive rate, TPR),这个其实就是召回率,预测为正且实际为正的样本占所有正例样本的比例。
    在这里插入图片描述

    诸如逻辑回归这样的分类算法而言,通常预测的都是一个概率值,我们会认为设置一个阈值,超过这个阈值,就预测为其中一类,不超过这个阈值,定义为另外一类。于是,不同的阈值就对应了不同的假正率和真正率,于是通过不同的阈值就形成了假正率和真正率序列,它们就可以在直角坐标系上通过描点成为光滑曲线。这个曲线就是 ROC 曲线,ROC 曲线下的面积就是 AUC。
    AUC 高的算法通常认为更好。

    那么为什么不用精准率和召回率画曲线求面积呢,其实是完全可以的。

    精确率-召回率曲线也叫 pr 曲线,如下图

    在这里插入图片描述
    而 roc 曲线,如下图:
    在这里插入图片描述

    pr 曲线从左到右是下降的,roc 曲线从左到右是上升的,个人认为二者皆可,不过大家普遍都采用 roc 曲线(上面两张图片都来自 scikit-learn 官方网站)

    参考文章:https://zhwhong.cn/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/

    展开全文
  • 2. 数据不平衡的分类器评价指标 1. 分类器评价指标 1.1 混淆矩阵 在数据不平衡的分类任务中,我们在使用准确率当作模型性能度量的指标,而是使用混淆矩阵、精准率、召回率、F1值当作模型的性能度量指标。 TP...

    1. 数据不平衡的数据处理

    2. 数据不平衡的分类器评价指标

    1. 分类器评价指标

    1.1 混淆矩阵

    在数据不平衡的分类任务中,我们不在使用准确率当作模型性能度量的指标,而是使用混淆矩阵、精准率、召回率、F1值当作模型的性能度量指标
    image

    • TP(True Positive):真实是正例,预测也为正例的情况(预测对的部分)
    • FP(False Positive):真实是反例,预测为正例的情况(预测错的部分)
    • FN(False Negative):真实是正例,预测为反例的情况(预测错的部分)
    • TN(True Negative):真实是反例,预测也为反例的情况(预测对的部分)

    精准率P

    \[ P=\frac{TP}{TP+FP} \]

    召回率R

    \[ R=\frac{TP}{TP+FN} \]

    F1值

    F1值是精准率和召回率的调和平均值。两个数值的调和平均更加接近两个数当中较小的那个,因此如果要使得F1很高的话那么精准率和召回率都必须很高。
    \[ F1=\frac{2*P*R}{P+R} \]
    F值的一般情况
    \[ F_{\beta}=\frac{(1+\beta^2)*P*R}{\beta^2*P+R} \]

    PR曲线

    精准率和召回率是一个对矛盾的变量。一般精准率高,召回率就会降低,精准率降低,召回率就会偏高。所以我们可以通过PR曲线来寻找精准率和召回率的平衡点。我们一般可以通过改变分类的阈值来对一个模型的一组结果进行绘制PR曲线。比如针对逻辑回归的一组概率,通过设置阈值分别小于[0,0.1,0.2,...,0.8,0.9,1],来分别计算精准率和召回率,然后绘制出曲线。

    image

    如上图所示,曲线B完全包住了曲线C,我们说曲线B的模型比曲线C的模型要好。

    如上图所示的平衡点,基本就是自身曲线的精准率和召回率的平衡的地方,由于这个平衡点比较难评估,所以这时候用F1来近似平衡点。

    1.2 ROC和AUC

    ROC曲线和PR曲线的原理非常相似,绘制的方式也是通过改变分类的阈值。不同的地方是,ROC是以FPR为X轴和TPR为Y轴进行绘制。PR是以R为X轴,P为Y轴进行绘制

    FPR(False Positive Rate)

    \[ FPR=\frac{FP}{FP+TN} \]

    TPR(True Positive Rate)

    可以从下公式看出,TPR和召回率是一样的。
    \[ TPR=R=\frac{TP}{TP+FN} \]
    image

    ROC曲线评价标准是,越靠近左上角,模型效果越好。我们用ROC包住的面积叫做AUC,用AUC的大小来衡量模型的优劣

    1.3 代价敏感学习

    代价敏感的学习方法是机器学习领域中的一种新方法,它主要考虑在分类中,当不同的分类错误会导致不同的惩罚力度时如何训练分类器。例如在医疗中,“将病人误诊为健康人的代价”与“将健康人误诊为病人的代价”不同;在金融信用卡盗用检测中,“将盗用误认为正常使用的代价”与将“正常使用误认为盗用的代价”也不同。

    通常,不同的代价被表示成为一个N×N的Cost矩阵中,其中N是类别的个数。\(cost_{ij}\)表示将一个i类的对象错分到j类中的代价。代价敏感分类就是为不同类型的错误分配不同的代价,使得在分类时,高代价错误产生的数量和错误分类的代价总和最小。

    image

    加入了代价矩阵后,错误率的公式改为如下:
    \[ E(f,D,cost)=\frac{1}{m}(\sum_{x\in{D^+}}^mI(f(x_i\neq{y_i})*cost_{01}+\sum_{x\in{D^-}}^mI(f(x_i\neq{y_i})*cost_{10})) \]
    在非均等代价下,ROC曲线就不能直接反映出模型的总体代价,需要用代价曲线来度量总体代价。

    1.4 绘制正例代价曲线

    代价曲线的X轴是取值[0,1]的正例概率代价,计算方式如下,其中p是正例的概率:
    \[ P(+)_{cost}=\frac{p*cost_{01}}{p*cost_{01}+(1-p)*cost_{10}} \]
    代价曲线的Y轴是取值为[0,1]的归一化代价,FNR是假反例率,FPR是假正例,公式如下:
    \[ cost_{norm}=\frac{FNR*p*cost_{01}+FPR*(1-p)*cost_{10}}{p*cost_{01}+(1-p)*cost_{10}} \]
    \[ s.t.FNR=1-TPR \]

    ROC曲线上的每一点对应了代价平面上的一条线段,设ROC曲线上的点的坐标为(TPR,FPR),则可以计算出FNR,然后在代价平面上绘制一条从(0,FPR)到(1,FNR)的直线,直线下的面积代表该条件下的期望总体代价;将ROC上的点全都转换为直线,然后取所有线段下界,围城的面积即为在所有条件下的学习器的期望总体代

    image

    转载于:https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9688273.html

    展开全文
  • 类别不平衡问题 —— 各种评估指标

    千次阅读 2019-05-10 20:55:26
    类别不平衡问题 在二分类问题中,通常假设正负类别相对均衡(混淆矩阵),然而实际应用中类别不平衡问题,如100, 1000, 10000倍的数据偏斜是非常常见的,比如疾病检测中未患病的人数远超患病的人数,产品质量检测...
  • 二类分类问题评价指标

    千次阅读 2017-09-06 16:56:25
    1. 准确率 评价分类问题的性能的指标一般是分类准确率,其定义是对于给定的数据,分类正确的样本数占总样本数的比例。但是这一指标在Unbalanced的数据上表现很差。...对于二分类问题常用的评价指标是精确率和召回率
  • 多分类问题评价指标

    千次阅读 2019-09-02 15:26:39
    而针对多分类问题来说,有些二分类的评价准则就相对而言怎么适用了。虽然可以将多分类问题转化为多个2vs2问题进行讨论,步骤繁杂的同时效果也得到保障。目前在进行多模态的一个分类研究,在模型评价时也废了不少...
  • 平衡计分卡构建医疗卫生PPP项目绩效评价指标体系.pdf
  • 二分类和多分类问题评价指标总结

    万次阅读 多人点赞 2019-07-09 18:51:55
    二分类评价指标 准确率(Accuracy) 评价分类问题的性能指标一般是分类准确率,即对于给定的数据,分类正确的样本数占总样本数的比例。 注意:准确率这一指标在Unbalanced数据集上的表现很差,因为如果我们的正负...
  • 不平衡学习算法的评估指标

    万次阅读 2016-04-29 20:06:10
    不平衡学习算法的评估指标 先来看下类不平衡的定义:对于二元分类问题,存在类别分布不平衡问题...分类错误率作为传统分类学习的评估指标,显然无法适应于不平衡分类问题。至于为什么,这里给大家举个例子解释一下:
  • 样本不平衡问题

    2019-04-10 09:35:50
    样本不平衡是指:不同类别的样本差别比较大,比如说正类和负类的样本比例为50:...在前面,我们使用准确度这个指标来评价分类质量,可以看出,在类别均衡时,准确度这个评价指标能work。因为分类器将所有的样本...
  • 机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 在二分类问题中,通常假设正负类别相对均衡,然而实际应用中类别不平衡问题,如100, 1000, 10000倍的数据偏斜...
  • 分类问题性能评价指标详述

    千次阅读 2019-06-09 17:29:00
    目 录 ...二分类问题 代码实现 多分类问题 二分类问题 根据样例和学习器预测类别的组合划分为表中四种情况,下图也叫做“混淆矩阵”。 真实情况 预测结果 正例 反例 正例 T...
  • 机器学习之分类问题评价指标

    千次阅读 2021-02-23 23:45:01
    分类问题的模型评价指标 在回归问题中,我们可能会采用均方误差衡量模型的好坏。但在分类问题中,我们需要判断模型是否被正确分类了,于是有如下的评价标准: True表示预测正确,False表示预测错误,将负例错误预测...
  • 对于分类算法,常用的评价指标有: (1)Precision (2)Recall (3)F-score (4)Accuracy (5)ROC (6)AUC ps:建议翻译成中文,尤其是Precision和Accuracy,容易引起歧义。 1.混淆矩阵 混淆矩阵是...
  • 评价指标 balanced accuracy

    千次阅读 2019-08-18 17:20:03
    在开发和评价一个异常检测系统中提到了各种评价指标,比较了各种指标,感觉对于非平衡数据来说balanced accuracy1更合适一点。 搬运一下原文如下1: 不得说wiki整理的还是很全面的,忍不住再贴两张1 ...
  • 参考:链接:... ... 评价指标(Evaluation metrics)   评价指标是机器学习任务中非常重要的一环。不同的机器学习任务有着不同的评价指标,同时同一种机器学习任务也有着不同的评价指标,每个指...
  • 目录 1. 二分类评价指标 ...2分类问题的混淆矩阵是2*2的,通常以关注的类为正类,另一个类为负类,分类器在数据集上的预测或者正确或者正确,我们有4种情况: 1)TP:True Positive,实际为正类并预测为正...
  • 评价指标总结

    千次阅读 2018-05-27 15:31:03
    本篇博文主要总结下机器学习,深度学习,自然语言处理里面的一些的评价指标及其背后的原理。 机器学习 分类问题 精确率 (Precision) TPTP+FPTPTP+FP\frac{TP}{TP+FP} 可以这样理解准确率:分母是我们这边...
  • 通过具体应用实例,指出目前普遍使用的正确率和错误率评价指标不平衡数据集、语义相关多分、不同错分代价等分类问题中评价分类器性能时存在的缺陷。为了解决这一问题,根据具体问题的不同,提出了综合使用查准率、...
  • 模型评价指标总结

    千次阅读 2019-04-25 15:44:11
    模型评价指标总结 对于一个模型来说,如何评价一个模型的好坏,如何衡量一...因此,对于机器学习的两大类问题:分类与回归,现将一些模型的评价指标进行总结 1.分类问题 1.1 混淆矩阵 混淆矩阵(confusion matrix)其...
  • 机器学习模型的评价指标和方法

    万次阅读 多人点赞 2016-09-18 15:04:55
    ... 对于二类分类器/分类算法,评价指标主要有accuracy, [precision,recall,F-score,pr曲线],ROC-AUC曲线,gini系数。 对于多类分类器/分类算法,评价指标主要有accuracy, [宏平均和微...
  • 常见损失函数和评价指标总结

    千次阅读 2020-01-24 11:36:53
    本文为你总结常见损失函数和评价指标。 注:本文采用markdown进行编写,用markdown打开可得更佳展示效果~ ## 1. 损失函数: ### 1.1 回归问题: #### 1. 平方损失函数(最小二乘法): $$L(Y,f(x)) = \sum_{i=...
  • 基于平衡计分卡的企业智力资本指标体系设计与评价研究,宫巨宏,陶卉欣,界定了智力资本概念,借鉴平衡计分卡的分析思路,对企业智力资本进行了划分,并依据各要素内涵设置了一系列可计量的指标。以2011年�
  • 如何解决数据不平衡问题

    千次阅读 2019-07-13 22:50:04
    目录 一、什么是类别不平衡问题 ...对于数据倾斜的情况,如果选取的算法不合适,或者评价指标不合适,那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意,所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的...
  • 分类中解决类别不平衡问题

    万次阅读 多人点赞 2018-05-11 22:19:31
    本文主要介绍了分类中类别均衡时学习中常用的算法及评价指标,算法主要从数据和模型两个层面介绍,数据层面的算法主要关于过采样和欠采样以及改进的算法,模型方面主要讲解了基于代价的敏感学习。评价指标主要讲解...
  • 常用于二分类问题中的模型比较,主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡。 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例;(1-Specifici...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 17,588
精华内容 7,035
关键字:

不平衡问题评价指标