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模型评估指标-1-基础篇

模型评估指标-1-基础篇

导语：本文是模型评估指标系列的第一篇，将详细地介绍分类模型中基于混淆矩阵衍生出来的各个指标的计算公式，如准确率，精确率，召回率，FPR，TPR，ROC曲线的绘制逻辑，AUC的计算公式等

在Evaluating Learning Algorithms: A Classification Perspective书中有一幅模型评估指标的全局图，如下：

该图基本包含了日常我们常用的各种指标，如果不想看那么详细，可以看以下总结：


混淆矩阵-Confusion Matrix

在分类模型中，假如给定的类别个数为N,那么混淆矩阵的大小为N \times N，默认地，会把列作为真实的类别，行作为预测的类别，如下图举例所示：

由是我们常见的分类任务基本上为二分类，如预测商品否被点击，是否被购买，借款人是否发生逾期等，下面的计算过程就以二分类混淆矩阵来进行举例，另外，很多模型输出的预测值p在[0,1]之间，并不是离散取值{0,1}，为了构建混淆矩阵，需要确定一个阈值t,使得预测值p > t的样本预测为1，否则为0。

由于ROC这样的曲线来源于雷达，后面又应用到医学领域，因此常常把正样本称为阳性(Positive,P，标签为1), 负样本称为阴性(Negative, N，标签为0)，而机器学习领域习惯用正负样本来表示，当初学二分类中的混淆矩阵时，很多同学会被TP，FP，FN，TN等缩写搞混，下面对其做一些方便记忆的说明：

发布于 2021-02-27 18:19
TPR
机器学习
二分类

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