分類

混淆矩陣¹

• True Positive(真正, TP)：將正類預測為正類數.
• True Negative(真負 , TN)：將負類預測為負類數.
• False Positive(假正, FP)：將負類預測為正類數 →→ 誤報 (Type I error).
• False Negative(假負 , FN)：將正類預測為負類數 →→ 漏報 (Type II error).

精確率(precision)定義為：

P=TPTP+FP(1)(1)P=TPTP+FP

需要注意的是精確率(precision)和準確率(accuracy)是不一樣的，

ACC=TP+TNTP+TN+FP+FNACC=TP+TNTP+TN+FP+FN

在正負樣本不平衡的情況下，準確率這個評價指標有很大的缺陷。比如在網際網路廣告裡面，點選的數量是很少的，一般只有千分之幾，如果用acc，即使全部預測成負類（不點選）acc 也有 99% 以上，沒有意義。

召回率(recall,sensitivity,true positive rate)定義為：

R=TPTP+FN(2)(2)R=TPTP+FN

此外，還有 F1F1 值，是精確率和召回率的調和均值，

2F1F1=1P+1R=2TP2TP+FP+FN(3)2F1=1P+1R(3)F1=2TP2TP+FP+FN

精確率和準確率都高的情況下，F1F1 值也會高。

通俗版本

剛開始接觸這兩個概念的時候總搞混，時間一長就記不清了。

實際上非常簡單，精確率是針對我們預測結果而言的，它表示的是預測為正的樣本中有多少是對的。那麼預測為正就有兩種可能了，一種就是把正類預測為正類(TP)，另一種就是把負類預測為正類(FP)。

而召回率是針對我們原來的樣本而言的，它表示的是樣本中的正例有多少被預測正確了。那也有兩種可能，一種是把原來的正類預測成正類(TP)，另一種就是把原來的正類預測為負類(FN)。

在資訊檢索領域，精確率和召回率又被稱為查準率和查全率，

查

準率查全率＝檢索出的相關信息量檢索出的信息總量＝檢索出的相關信息量系統中的相關信息總量查準率＝檢索出的相關資訊量檢索出的資訊總量查全率＝檢索出的相關資訊量系統中的相關資訊總量

ROC 曲線

我們先來看下維基百科的定義，

In signal detection theory, a receiver operating characteristic (ROC), or simply ROC curve, is a graphical plot which illustrates the performance of a binary classifier system as its discrimination threshold is varied.

比如在邏輯迴歸裡面，我們會設一個閾值，大於這個值的為正類，小於這個值為負類。如果我們減小這個閥值，那麼更多的樣本會被識別為正類。這會提高正類的識別率，但同時也會使得更多的負類被錯誤識別為正類。為了形象化這一變化，在此引入 ROC ，ROC 曲線可以用於評價一個分類器好壞。

ROC 關注兩個指標，

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