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估计结果已知时的精确召回曲线

（Precision-Recall Curve when Ground Truth is Known）是一种用于评估机器学习模型性能的常用指标。它通过绘制模型在不同召回率下的精确度来衡量模型的准确性和召回率。

精确度（Precision）定义为真正例（True Positive）的数量除以真正例和假正例（False Positive）的总和。精确度可以理解为模型预测为正例的样本中真正例的比例。较高的精确度意味着模型在预测为正例时更可靠。

召回率（Recall）定义为真正例的数量除以真正例和假反例（False Negative）的总和。召回率可以理解为模型能够正确预测为正例的样本比例。较高的召回率意味着模型能够更好地找出真正例。

精确召回曲线通过改变模型的阈值，绘制不同召回率下的精确度。曲线上的每个点表示了在特定召回率下模型的精确度。这个曲线的形状可以帮助我们了解模型的性能。

在实际应用中，精确召回曲线可以帮助我们选择最适合特定任务的模型。例如，在某些场景下，我们可能更关注召回率，因为错过一个真正例可能导致严重后果；而在其他场景下，我们可能更关注精确度，因为误报一个假正例可能会带来不必要的麻烦。

腾讯云相关产品中，可以使用腾讯云的人工智能服务（https://cloud.tencent.com/product/ai）来构建和部署机器学习模型，并使用该服务提供的评估指标来计算精确召回曲线。另外，腾讯云的云数据库 TencentDB（https://cloud.tencent.com/product/cdb）和云服务器 CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm）等产品也可以支持机器学习模型的训练和部署过程。

请注意，本回答仅针对腾讯云的产品和服务进行推荐，其他厂商的类似产品也可以满足相同的需求。

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F1值/Fα值一般来说，精确率和召回率是互斥的，也就是说精确率高的话，召回率会变低；召回率高的话，精确率会变低。所以设计了一个同时考虑精确率和召回率的指标 F1值。...F1值是精确率和召回率的调和平均，即 ? 在某些场景下，我们对精确率与召回率的关注程度不一样，这时候，F1值更一般的形式Fα值就能够满足。Fα值定义如下 ?...ROC 在前面介绍的这些指标中（如准确率、精确率、召回率等）都需要得到模型预测的结果（正类或负类），对很多模型来说，预测得到的是一个属于正类的概率值，所以就需要指定一个阈值，阈值以上的为正类，否则为负类...对数损失对数损失（Logistic Loss，logloss）是对预测概率的似然估计，其标准形式为： ?..., 0, 1, 1, 1, 0, 1]，计算准确率、精确率、召回率以及F1值。

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如果我们能够直接量化每个模型在测试集中的图像、类和不同置信阈值下的表现，那就太好了。要理解平均精度均值，我们必须花一些时间来研究精度-召回曲线。精确-召回曲线精确是“模型猜测它正确猜测的次数？”...一个 NLP 项目中不同模型的精度、召回率和置信度随着模型越来越不稳定，曲线向下倾斜，如果模型具有向上倾斜的精度和召回曲线，则该模型的置信度估计可能存在问题。...接下来是 AUC（曲线下面积），它集成了精确性和召回曲线下的绘图量。...精确召回汇总指标图最终的精确-召回曲线指标是平均精度 (AP)，它被计算为在每个阈值处实现的精度的加权平均值，并将前一个阈值的召回率增加用作权重。...绘制mAP精度-召回曲线为了计算 mAP，我们绘制了一系列具有不同难度级别的 IoU 阈值的精确-召回曲线。

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2.5 模型模型就是复杂的数学相关函数，只是该函数具有很多的未知的参数，通过训练集训练来确定模型中的参数，生成的已知参数的函数就是模型。就是一种映射。...第3章算法常用指标 3.1 精确率和召回率考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。...精确率（正确率）和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。...当参数 α=1 时，就是最常见的 F1。因此，F1 综合了 P 和 R 的结果，当 F1 较高时则能说明试验方法比较有效。 3.4 其他一些评估参数 ?...此外，ROC 曲线还可以用来计算 “均值平均精度”（mean average precision），这是当你通过改变阈值来选择最好的结果时所得到的平均精度（PPV）。

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我们可以用线性回归来预测一个值，用逻辑回归来对不同结果分类，用神经网络来对非线性行为建模。我们建模时通常用一份历史数据让机器学习模型学习一组输入特性的关系，以预测输出。...出现高方差或者“过拟合”时，机器学习模型过于准确，以至于完美地拟合了实验数据。这种结果看上去不错，但需引起注意，因为这样的模型往往无法适用于未来数据。...高方差的问题，或者在精确率和召回率之间难以平衡，有几种策略可以采用。比如机器学习模型出现高偏差时，你可以试试增加输入特征（input feature）的数量。...对要平衡低精确率与低召回率的情况，你可以调整区分正负类别的概率临界值（probability threshold）。对低精确率可以提高概率临界值，以使模型在指定正类别时更为保守。...反之，遇到低召回率时可以降低概率临界值，以能更常预测到正类别。经过足够迭代，就很有可能找到一个能平衡偏差与方差，精确率与召回率的合适的机器学习模型了。

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银行风控案例：Logistics模型预测银行贷款违约

精确率和召回率在本案例分类器中，精确率是指分类器预测出的客户中真的是违约的比例： ? 召回率在医学领域也叫做灵敏度（sensitivity），在本例中是指所有真的违约客户被分类器正确找出来的比例。...精确率和召回率各自含有的信息都很少，它们对分类器效果的观察角度不同。精确率和召回率都不能从表现差的一种分类器中区分出好的分类器。例如，假设一个测试集包括10个阳性和0个阴性结果。...scikit-learn结合真实类型数据，提供了一个函数来计算一组预测值的精确率和召回率。...综合评价指标平衡了精确率和召回率。一个二元分类模型，精确率和召回率为1，那么综合评价指标为1。如果精确率或召回率为0，那么综合评价指标为0。scikit-learn也提供了计算综合评价指标的函数。...和准确率不同，ROC曲线对分类比例不平衡的数据集不敏感，ROC曲线显示的是对超过限定阈值的所有预测结果的分类器效果。ROC曲线画的是分类器的召回率与误警率（fall-out）的曲线。

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简单聊聊模型的性能评估标准

： accuracy= 0.4 error= 0.6 1.2 精确率、召回率、P-R 曲线和 F1 1.2.1 精确率和召回率精确率，也被称作查准率，是指所有预测为正类的结果中，真正的正类的比例。...更形象的说明，可以参考下表，也是混淆矩阵的定义：预测：正类预测：负类实际：正类 TP FN 实际：负类 FP TN 精确率和召回率是一对矛盾的度量，通常精确率高时，召回率往往会比较低；而召回率高时...两者的曲线有交叉，则很难直接判断两个分类器的优劣，只能根据具体的精确率和召回率进行比较：一个合理的依据是比较 `P-R` 曲线下方的面积大小，它在一定程度上表征了分类器在精确率和召回率上取得“双高”的比例...，但这个数值不容易计算；另一个比较就是平衡点(Break-Event Point, BEP)，它是精确率等于召回率时的取值，如下右图所示，而且可以判定，平衡点较远的曲线更好。...1.2.3 宏精确率/微精确率、宏召回率/微召回率以及宏 F1 / 微 F1 很多时候，我们会得到不止一个二分类的混淆矩阵，比如多次训练/测试得到多个混淆矩阵，在多个数据集上进行训练/测试来估计算法的“

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（2）指标：首先利用2000次迭代的RANSAC实现基于线段的单应性矩阵估计，基于此计算4个图像角的平均重投影误差，并记录阈值为5、10和20个像素处累积误差曲线（AUC）下的面积。...LLD在这个数据集上的性能很低，因为它最初是在连续帧中训练的，没有大的视点变化。表1 单应性估计结果对比准确率和召回率是对线匹配性能的直接而明确的度量，其仅取决于正确/错误匹配的数量。...本文分析了分别使用点、线、点和线的姿态估计结果，同时还分析了基于室内匹配真值的匹配精度（P）和召回率（R）。...（4）结果：如表2所示，对于室内外实验，Line-Transformers在视觉定位和精确召回指标方面达到了其他线描述符中的最高性能。...例如，由于遮挡和分割，两条不重叠的线可能源自一条线，它们在语义上应该被认为是正确的对应关系。因此精确召回度量的评估结果可能不太精确，因为它们不能考虑非重叠的线段对应关系。

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超强，必会的机器学习评估指标

正如召回率需要和精确率一样的搭档一样，为了达到一种评估的平衡，召回率也需要和其他指标一并参考。概括：在错失真阳性的后果非常严重时，召回率显得格外关键。易于理解和沟通。不考虑误报的数量。...F1 分数的公式如下：当误报和漏报同样重要并且您寻求精确率和召回率之间的平衡时，F1 分数非常有用。概括：F1-Score 平衡精确度和召回率：当误报和漏报都很重要时很有用。...数据分布情况：面对不平衡数据时，某些指标（如F1分数、精确度、召回率或AUC）可能更加有效，因为它们对类不平衡的敏感度较低。...3.2 考虑模型目标模型旨在解决的具体问题同样影响着指标的选择：准确概率估计：如果您的模型需要提供精确的概率预测，对数损失是一个很好的选择。...具体到每个指标，我们讨论了：分类指标：介绍了分类任务中的基本概念，如真正例、假正例、真反例、假反例，以及衡量这些分类结果的准确度、混淆矩阵、精确度、召回率、F1分数和AUC。

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机器学习14：模型评估与性能提升

验证曲线、学习曲线、ROC曲线、准确度、精确率、召回率、F1_Score 1，统计学习三要素 1.1，模型：统计学习方法由三个要素组成：方法 = 模型 + 策略 + 算法。...样本在m次采样中始终不被采到的概率是(1-(1/m))^m，取极限得到： ? 把没有出现在采样集(包含m个样本)的样本作为测试集(36.8%的样本)，这样的测试结果称为包外估计。...自助法产生的数据集改变了初始数据集的分布，这会引入估计偏差，因此，在初始数据量足够时，留出法和交叉验证法更常用一些。 3，网格搜索：机器学习模型中的一种调参选择。...然而，有时候画出一个超参数对训练分数和验证分数的影响，找出估计量是否过度拟合或欠拟合是有帮助的。 4.2，学习曲线：一个学习曲线显示一个估计量的训练分数和验证分数随着训练样本量的变化情况。...、学习曲线、ROC曲线、准确度、精确率、召回率、F1_Score： code：1, 建立随机森林模型；2,验证曲线；3,学习曲线；4,ROC曲线；5，计算准确度、精确率、召回率、F1_Score(综合评价指标

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推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践

精确率表示预测结果中，预测为正样本的样本中，正确预测为正样本的概率；召回率表示在原始样本的正样本中，最后被正确预测为正样本的概率；二者用混淆矩阵计算如下： ? 精确率和召回率往往是一对矛盾的指标。...如果我们设定一个阈值，在这个阈值之上的学习器认为是正样本，阈值之下的学习器认为是负样本。可以想象到的是，当阈值很高时，预测为正样本的是分类器最有把握的一批样本，此时精确率往往很高，但是召回率一般较低。...相反，当阈值很低时，分类器把很多拿不准的样本都预测为了正样本，此时召回率很高，但是精确率却往往偏低。...1.4 F-1 Score 为了折中精确率和召回率的结果，我们又引入了F-1 Score，计算公式如下： ?...我们根据学习器的预测结果进行排序，然后按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次计算出两个重要的值，分别以这两个值作为横纵坐标作图，就得到了ROC曲线。这两个指标是什么呢？是精确率和召回率么？

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机器学习中的分类问题：如何选择和理解性能衡量标准

适用情况：当假正例的成本很高时，精确率是一个重要的度量标准，例如，医学诊断中。...适用情况：当假负例的成本很高时，召回率是一个关键的性能度量，例如，安全检测中。F1分数（F1 Score）：F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它可以平衡精确率和召回率之间的权衡关系。...适用情况：在需要同时考虑精确率和召回率的情况下，F1分数是一个有用的度量标准。...接下来进行准确率的计算，混淆矩阵的生成，以及精确率、召回率的计算log_reg.score(X_test,y_test)运行结果如下confusion_matrix(y_test,log_reg.predict...它关注的是模型在正类别上的性能，特别是在识别正类别时的准确性和召回率。准确性（Precision是指模型将正类别的样本正确分类为正类别的比例。

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精确度Precision和召回率Recall 如果我们只考虑正样本的指标，有两个很常用的指标，精确度和召回率。...正样本精确率为：Precision=TP/(TP+FP)，表示的是召回为正样本的样本中，到底有多少是真正的正样本。正样本召回率为：Recall=TP/(TP+FN)，，表示的是有多少样本被召回类。...当然，如果对负样本感兴趣的，也可以计算对应的精确率和召回率，这里记得区分精确率和准确率的分别。通常召回率越高，精确度越低，根据不同的值可以绘制Recall-Precision曲线，如下。 ?...5.ROC曲线与AUC指标以上的准确率Accuracy，精确度Precision，召回率Recall，F1 score，混淆矩阵都只是一个单一的数值指标，如果我们想观察分类算法在不同的参数下的表现情况...如果完全重叠，则IoU等于1，是最理想的情况。一般在检测任务中，IoU大于等于0.5就认为召回，如果设置更高的IoU阈值，则召回率下降，同时定位框也越更加精确。

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数据分析在交易欺诈领域的应用

但考虑我们目标的特殊性，我们预测的是一个小概率的罕见事件，精确度与召回率是合适的评级指标。给定检验限制k，我们可以计算排序的最顶端k个位置的决策精确度与召回率。...而精确度与召回率趋势是模型性能的可视化表现。通过不同的工作点得到上面统计量的插值，得到该曲线。这些工作点由模型感兴趣的类别排序中断点给出。...个案的离群估计值是通过个案之间的距离来获得的。对比两种方法的结果：对于较低的检验限值，LOF是优于Bprule的，同时对于10%的检验限值，LOF方法的标准距离明细高于BPrule方法。...建模效果如下： PR曲线而言，对低水平的召回值，精确度明细低于ORh方法，但对本案，累计召回度，与ORh效果接近，说明Adaboost在对类失衡问题下仍有较好的性能。...建模效果如下：在以上尝试的所有模型中，累计召回曲线最好的明显哦是自我训练AdaBoost.M1模型。15%-20%的检验限值比例可以确定80%以上的累计召回率。

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