分类模型评价ROC\AUC\查准率\查全率\F-score\混淆矩阵\KS曲线\Lift\Gian等
时间:
2020-05-28 19:23:41
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混淆矩阵

二级指标:
- 准确率(Accuracy):预测正确占所有样本的比例

- 精确率(Precision):预测值为Positive的所有结果中,预测对的比重

- 召回率(Recall)\灵敏度\查全率:TPR::真实值为Negitive的所有结果中,预测对的比重

- 特异度(Specifity):TNR::真实值为Negitive的所有结果中,预测对的比重

真正类率

假正类率

三级指标
ROC 和 K-S区别联系?
- ROC曲线:取值范围在0.5-1 ---- K-S曲线:大于0.2即可判定模型比较优秀
- ROC 曲线:横轴为FPR,纵轴为TPR----K-S曲线:横轴为阈值,纵轴为FPR\TPR
- ROC曲线:评价学习器性能,检验分类器对客户进行正确排序的能力----K-S曲线:学习器将正例、负例分开的能力,确定最好的截断点(即max(TPR-FPR))
PR曲线 Lift Gian待更新……………………
分类模型评价ROC\AUC\查准率\查全率\F-score\混淆矩阵\KS曲线\Lift\Gian等
原文:https://www.cnblogs.com/Tdazheng/p/12982621.html