正确率和召回率是python么_召回率与精确率
工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用(分类问题，本文以二分类为例)。
1.准确率P、召回率R、F1 值
定义 准确率(Precision)：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。
召回率(Recall)也叫查全率，可以认为查得全不全：R=TP/(TP+FN)。通俗地讲，就是预测为正例的数据占实际为正例数据的比例
F1值(F score)：
思考
正如下图所示，F1的值同时受到P、R的影响，单纯地追求P、R的提升并没有太大作用。在实际业务工程中，结合正负样本比，的确是一件非常有挑战的事。
图像展示
下面附上源码
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d importAxes3Dfrom matplotlib importcm
fig=plt.figure()
ax= fig.add_subplot(111,projection='3d')
x= np.linspace(0,1,100)
p,r= np.meshgrid(x,x) #meshgrid函数创建一个二维的坐标网络
z = 2*p*r/(p+r)
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=4,cstride=4,cmap=cm.YlGnBu_r)
ax.set_title('F1') #标题
ax.set_xlabel('precision') #x轴标签
ax.set_ylabel('recall') #y轴标签
plt.show()
2.ROC、AUC
概念
TPR=TP/(TP+FN)=TP/actual positives
FPR=FP/(FP+TN)=FP/actual negatives
ROC是由点(TPR,FPR)组成的曲线，AUC就是ROC的面积。AUC越大越好。
一般来说，如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的overfitting
图像展示
附上代码
library(ROCR)
p=c(0.5,0.6,0.55,0.4,0.7)
y=c(1,1,0,0,1)
pred=prediction(p, y)
perf= performance(pred,"tpr","fpr")
plot(perf,col="blue",lty=3, lwd=3,cex.lab=1.5, cex.axis=2, cex.main=1.5,main="ROC plot")
python版本计算AUC
from sklearn importmetricsdefaucfun(act,pred):
fpr, tpr, thresholds= metrics.roc_curve(act, pred, pos_label=1)return metrics.auc(fpr, tpr)
直接利用AUC优化分类任务(R语言版)
下面是代码
#生成训练数据
set.seed(1999)
x1= rnorm(1000)
x2= rnorm(1000)
z= 1 + 2*x1 + 3*x2
pr= 1/(1+exp(-z))
y= rbinom(1000,1,pr)#使用logloss作为训练目标函数
df = data.frame(y=y,x1=x1,x2=x2)
glm.fit=glm( y~x1+x2,data=df,family="binomial")#下面使用auc作为训练目标函数
library(ROCR)
CalAUC
rocr.pred=prediction(pred,real)
rocr.perf=performance(rocr.pred,'auc')
as.numeric([email protected])
}#初始值
beta0=c(1,1,1)
loss
z=beta[1]+beta[2]*x1+beta[3]*x2
pred=1/(1+exp(-z))-CalAUC(y,pred)
}
res=optim(beta0,loss,method = "Nelder-Mead",control = list(maxit = 100))
3.PRC、ROC比较
AUC是ROC的积分(曲线下面积)，是一个数值，一般认为越大越好，数值相对于曲线而言更容易当做调参的参照。
PR曲线会面临一个问题，当需要获得更高recall时，model需要输出更多的样本，precision可能会伴随出现下降/不变/升高，得到的曲线会出现浮动差异(出现锯齿)，无法像ROC一样保证单调性。
在正负样本分布得极不均匀(highly skewed datasets)的情况下，PRC比ROC能更有效地反应分类器的好坏。
4.mape平均绝对百分误差
定义
技巧
在sklearn中，对于回归任务，一般都提供了mse损失函数(基于树的模型除外)。但有时我们会遇到sklearn中没有定义的损失函数，那么我们可以自定重写模型或者定义函数，下面以xgboost为模型，mape作为损失函数为例(grad、hess分别对应损失函数一阶导、二阶导)。
代码
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d importAxes3Dfrom matplotlib importcm
fig=plt.figure()
ax= fig.add_subplot(111,projection='3d')
x= np.linspace(0,1,100)
p,r= np.meshgrid(x,x) #meshgrid函数创建一个二维的坐标网络
z = 2*p*r/(p+r)
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=4,cstride=4,cmap=cm.YlGnBu_r)
ax.set_title('F1') #标题
ax.set_xlabel('precision') #x轴标签
ax.set_ylabel('recall') #y轴标签
plt.show()