評估指標：ROC，AUC，Precision、Recall、F1-score

阿新 • • 發佈：2018-08-05

rect errors cor http mis dict edi 技術評價

一、ROC，AUC

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線和AUC常被用來評價一個二值分類器（binary classifier）的優劣。

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ROC曲線一般的橫軸是FPR，縱軸是FPR。AUC為曲線下面的面積，作為評估指標，AUC值越大，說明模型越好。如下圖：

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二、Precision、Recall、F1-score

Terminology and derivations
from a confusion matrix
true positive (TP) eqv. with hit true negative (TN) eqv. with correct rejection false positive (FP) eqv. with false alarm, Type I error false negative (FN) eqv. with miss, Type II error sensitivity or true positive rate (TPR) eqv. with hit rate, recall $技術分享圖片$ specificity (SPC) or true negative rate (TNR) $技術分享圖片$ precision or positive predictive value (PPV) $技術分享圖片$ negative predictive value (NPV) $技術分享圖片$ fall-out or false positive rate (FPR) $技術分享圖片$ false discovery rate (FDR) $技術分享圖片$ miss rate or false negative rate (FNR) $技術分享圖片$ accuracy (ACC) $技術分享圖片$ F1 score is the harmonic mean of precision and sensitivity $技術分享圖片$ Matthews correlation coefficient (MCC) $技術分享圖片$ $Informedness = Sensitivity + Specificity - 1 Markedness = Precision + NPV - 1$

中文解釋

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評估指標：ROC，AUC，Precision、Recall、F1-score

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一、ROC，AUC

二、Precision、Recall、F1-score

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