99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話：13121318867

登錄
首頁精彩閱讀不平衡學習算法的評估指標
不平衡學習算法的評估指標
2018-04-05
收藏

不平衡學習算法的評估指標

先來看下類不平衡的定義：對于二元分類問題，存在類別分布不平衡的問題，即某一類別的樣本數(shù)量遠遠多于另一類（分別稱為多數(shù)類和少數(shù)類）。具有這樣特征的二元分類數(shù)據(jù)集被稱為不平衡的（Imbalanced Data），有時候也稱（skewed data）。

分類錯誤率作為傳統(tǒng)分類學習的評估指標，顯然無法適應于不平衡分類問題。至于為什么，這里給大家舉個例子解釋一下：



看上面這個例子，使用的邏輯回歸模型的測試集上的分類正確率能夠達到99%，我們會認為在這是一個相當不錯的性能，但是如果考慮到測試集上只有0.5%的人真的有癌癥，那么如果我直接讓所有的預測結果都為y=0，即整個測試集都預測為沒有癌癥，那么分類的正確率會高達99.5%，但是顯然這個模型泛化能力巨差。

一、評估指標一：precision、recall、F-Measure
那么就需要新的評估指標來評估這個模型的性能，下面介紹precision（精度，又叫查準率）和recall（召回率，又叫查全率）。
對于一個二元分類問題，稱少數(shù)類為P（positive），即正類，多數(shù)類為N（negative），即負類。那么根據(jù)實際類別和預測類別存在一個混淆矩陣（confusion matrix），如下：



根據(jù)上述混淆矩陣，可得精度和召回率的定義：


其中，true positive（TP）稱為真正，就是實際類別為正，預測類別也為正。false positive（FP）稱為假正，其為實際類別為負，預測類別為正，因為是假正。true negative為真負，false negative為假負。

但是有了這兩個指標，該如何利用這兩個指標去評估模型的性能呢，因為這兩個指標往往不能同時兼顧，有時一個分類器可能有很高的精度但召回率很低，又或有很高的召回率但是精度很差?？慈缦乱粋€例子：



那么，這三個算法中該如何選擇呢？因此，為了折中precision和recall，引進了一個新的評估指標F-Measure，其定義如下：


通常取值為1，因此就有了常用的，其定義如下：


因此，能夠看出F-Measure是對precision和recall的折中。一般來說，F(xiàn)-Measure的值越高，認為分類器性能越好。

二、評估指標二：接受者操作特征曲線（ROC）
還有一種更為常用的評估指標：接受者操作特征曲線（ROC），其圖像如圖所示（此圖版權所有，不得隨意盜用）：




如上圖所示的ROC示意圖，其以假正率（False Positive Rate）為x軸，真正率（True Positive Rate）為y軸。如上圖所示，其中點D(0，1)代表最理想的分類器性能，分布在對角線上的點，如點F代表隨機猜測的分類器，而在對角線下方的點表示其分類器性能比隨機猜測還要差。當分類器輸出一系列連續(xù)值時能夠畫出ROC曲線如L1、L2，曲線下方的面積即AUC(areas under the curve）可以用于評估一個分類器的性能，AUC的值越大代表分類其性能越好。

數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師考試動態(tài)
數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢
客服在線
立即咨詢
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }