本文主要是介绍分类算法评价指标，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

• 评价指标
  • 1. TP、FP、TN、FN
  • 2. 常用指标
  • 3. ROC
  • 4. AUC

评价指标

1. TP、FP、TN、FN

• P (Positive) 和 N(Negative) 代表模型的判断结果

• T (True) 和 F(False) 评价模型的判断结果是否正确

• FP: 假正例，模型的判断是正例 (P) ,实际上这是错误的(F),连起来就是假正例

• FN:假负例，模型的判断是负例（N）,实际上这是错误的(F),连起来就是假正例

• TP:真正例, 模型的判断是正例（P），实际上它也是正例，预测正确（T），连起来就是真正例

• TN:真负例，模型的判断是负例（N），实际上它也是负例，预测正确（T），就是真正例

2. 常用指标

• 准确率：T/(T+F),也就所有预测正确的和所有test集的比例。
• 查准率：TP/(TP+FP),用于衡量模型对某一类的预测有多准。
• 召回率：TP/(TP+FN),指的是某个类别的Recall。Recall表示某一类样本，预测正确的与所有Ground Truth的比例。
• FPR负正类率：FP/(FP+TN)，代表分类器预测的正类中实际负实例占所有负实例的比例。
• TPR真正类率：TP/(TP+FN),
  代表分类器预测的正类中正实例占所有正实例的比例，

3. ROC

ROC曲线x轴为FPR，y轴为TPR，

对于样本数据，我们使用分类器对其进行分类，分类器会给出每个数据为正例的概率，我们可以针对此来设定一个阈值，当某个sample被判断为正例的概率大于这个阈值时，认为该sample为正例，小于则为负例，然后通过计算我们就可以得到一个(TPR , FPR)对，即图像上的一个点，我们通过不断调整这个阈值，就得到若干个点，从而画出一条曲线。

4. AUC

AUC，（Area Under Curve），被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积小于1，又因为ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC一般在0.5到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。

• AUC的含义为，当随机挑选一个正样本和一个负样本，根据当前的分类器计算得到的score将这个正样本排在负样本前面的概率。

从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准：

1. 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。
2. 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。
3. AUC = 0.5，跟随机猜测一样（例：丢铜板），模型没有预测价值。
4. 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。

这篇关于分类算法评价指标的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！