机器学习pr曲线图绘制

本篇文章给大家分享机器学习pr曲线图绘制，以及pr曲线 sklearn对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、机器学习中的评价指标
• 2、机器学习模型评价指标及R实现
• 3、目标检测评价指标总结
• 4、史上最全PR曲线、ROC曲线以及AUC计算公式详解

机器学习中的评价指标

1、准确率（Accuracy）正确预测的样本数占总样本数的比例。精确率（Precision）正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）正确预测为正例的样本数占实际为正例的样本数的比例。F1-score：精确率和召回率的调和平均数，同时考虑了二者的表现。

2、机器学习评价指标 对于 机器学习 中 评价 模型 性能 的 指标 ，常用的有 准确率 、精度、 召回率 、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。

3、AUC（Area Under Curve）是在机器学习领域中常用的评价指标之一。AUC通常用于衡量分类器的性能，特别是二分类模型的性能。简单来说，AUC是ROC曲线下的面积，ROC曲线则是将真正例率（True Positive Rate）绘制在y轴上，假正例率（False Positive Rate）绘制在x轴上所得到的曲线。

机器学习模型评价指标及R实现

1、回归模型中最常用的评价模型便是RMSE（root mean square error，平方根误差），其又被称为RMSD（root mean square deviation），其定义如下：其中，yi是第i个样本的真实值，y^i是第i个样本的预测值，n是样本的个数。该评价指标使用的便是欧式距离。

2、性能优的模型应是在召回率（R）增长的同时保持精度（P）值都在一个较高的水平，而性能较低的模型往往需要牺牲很多P值才能换来R值的提高。如下图所示，有两条PR曲线，可以看出，PR1曲线为性能较优的模型表现形式，PR1曲线下的面积明显大于PR2曲线下的面积。

3、判断机器学习模型好坏的标准如下：监督学习。监督学习表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性以及特征点位置等，这些标记作为预期效果，不断来修正机器的预测结果。具体过程是：首先通过大量带有标记的数据来训练机器。

4、机器学习评价指标 对于 机器学习 中 评价 模型 性能 的 指标 ，常用的有 准确率 、精度、 召回率 、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。

5、如分类（classification）、回归（regression）、排序（ranking）、聚类（clustering）、热门主题模型（topic modeling）、推荐（recommendation）等。并且很多指标可以对多种不同的机器学习模型进行评价，如精确率－召回率（precision-recall），可以用在分类、推荐、排序等中。

目标检测评价指标总结

而在评估检测准确度时，交并比（IOU）如同尺子，测量的是预测框与实际目标框的重叠程度，数值越高，表示匹配度越好。非极大抑制（NMS）则像是橡皮擦，帮助我们擦除那些多余的预测框，让每个目标都占据其应有的位置，提高检测的精确性。

一般地，目标探测模型可以用如下指标评价其性能。（1）信噪比（Signal noise ratio，SNR）探测模型的信噪比也就是探测结果影像的信噪比，即影像信号与噪声的功率谱之比。通常用影像的信号与噪声方差之比来近似表示。

Head部分的改进方案 在VisDrones上的冠军方案和若干其他方案都***用了这种“双头部”的方案。soft-NMS似乎可以提升几个点。 小目标目前检测不好，主要原因不是小，应该是小且和背景接近，对比度不高。

史上最全PR曲线、ROC曲线以及AUC计算公式详解

1、绘制P-R曲线，并且计算AUC：绘制ROC曲线并且计算AUC：无论离线评估如何仿真线上环境，终究无法完全还原线上的所有变量。对几乎所有的互联网公司来说，线上A/B测试都是验证新模块、新功能、新产品是否有效的主要测试方法。上图中用户被随机均分成两组，橘色和绿色代表被控制的变量，最右侧是转化率。

2、ROC曲线 ：接收者操作特征曲线（ receiver operating characteristic curve ），是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号***的感受性。

3、AUC被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近0，检测方法真实性越高，等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。

4、roc曲线的正确解读为：（一）ROC曲线的概念 受试者工作特征曲线（receiveroperatorcharacteristiccurve，ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定尔），以真阳性率（灵敏度）为以坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。

5、曲线下面积（AUC）作为评估指标，其范围在0.1至1之间，数值越大，模型的分类效果越显著，相较于随机猜测，AUC值在0.5以上才具有预测价值。混淆矩阵，作为二分类问题的基石，将预测结果分为四类：True Positive （TP）、False Positive （FP）、True Negative （TN） 和 False Negative （FN）。

6、计算公式：预测正确的正样本数量 除以 正样本的总和。也就是说，曲线越偏向于左上角，说明模型越好。但是上图中的三条曲线（对应三个模型）相互交叉，并不容易区分哪个模型更优，于是就引出了一个新的指标，我们将曲线与x轴、直线x=1围成的面积，称作AUC（Area under the curve）。

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