[一起面试AI]NO.3分类问题常用的性能度量指标有哪些

常用的性能度量指标有：「精确率」、「召回率」、「F₁」、「TPR」、「FPR」。

	预测为真	预测为假
真实为真	TP(true positive)	FN(false negative)
真实为假	FP(false positive)	TN(true negative)

「精确率」Precision=TP/(TP+FP)

「召回率」Recall=TP/(TP+FN)

「真正例率」即为正例被判断为正例的概率TPR=TP/(TP+FN)

「假正例率」即为反例被判断为正例的概率FPR=FP/(TN+FP)

精确率又称查准率，顾名思义适用于对准确率较高的应用，例如网页检索与推荐。召回率又称查全率，适用于检测信贷风险、逃犯信息等。精确率与召回率是一对「矛盾」的度量，所以需要找一个「平衡点」，往往使用F₁是精确率与召回率的调和平均值：

(1) 「错误率和准确率」

错误率：

准确率：acc=1-e

(2)「AUC与ROC曲线」

对于0、1分类问题，一些分类器得到的结果并不是0或1，如神经网络得到的是0.5、0.6等，此时就需要一个「阈值cutoff」，那么小于阈值的归为0，大于的归为1，可以得到一个分类结果。

「ROC曲线」(Receiver Operational Characteristic Curve)是以False Positive Rate为横坐标，True Postive Rate为纵坐标绘制的曲线。

曲线的点表示了在「敏感度」和「特殊性」之间的平衡，例如越往左，也就是假阳性越小，则真阳性也越小。曲线下面的面积越大，则表示该方法越有利于区分两种类别。

「AUC」即为ROC曲线所覆盖的「区域面积」。

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