什麼是評測函式?
有了loss函式為什麼還要有評測函式?loss函式不就是評測函式?
loss其實就是一種評測函式,但是在實際中我們需要的某種指標是不能變成可導的loss函式的。
評測函式對模型能力的評測,是對我們所需指標的計算。
常用指標:
準確率(accuracy): (tp + tn )/( tp + fp + tn + fn),這可靠性是不高滴
精準率(precision):tp / (tp + fp),正確**為正佔全部**為正的比例
召回率(recall): tp / (tp + fn),正確**為正佔全部正樣本的比例
f-measure:precision和recall調和均值的2倍。這個可靠性最高
什麼是auc?
auc:roc曲線下方的面積大小
由於roc曲線一般都處於y=x這條直線的上方,所以auc的取值範圍在0.5和1之間。
auc越接近1.0,檢測方法真實性越高;
逼近或者等於0.5時,則真實性低,無應用價值。
什麼是roc?
roc的全稱是receiver operating characteristic curve,中文名字叫「受試者工作特徵曲線」
說白了就是特徵曲線,來描繪這個模型怎麼樣
橫座標為假陽性率(false positive rate, fpr)
縱座標為真陽性率(true positive rate, tpr)
fpr:在所有實際為陰性的樣本中,被錯誤地判斷為陽性之比率。fpr=fp/(fp+tn)
tpr:在所有實際為陽性的樣本中,被正確地判斷為陽性之比率。tpr=tp/(tp+fn),就是召回率。
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