大數據培訓_機器學習模型的評價指標和方法
衡量分類器的好壞
分類模型評估用于對分類模型的預測結果進行評估，分別可以對二分類模型和多分類模型進行評估，具體由目標變量的類別數來確定。
對于二分類模型，評估指標包括：混淆矩陣（Confusion Matrix）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1-Measure）、AUC、ROC曲線（Receiver Operating Characteristic）、PR曲線（Precision and Recall）。
對于多分類模型，評估指標包括混淆矩陣（Confusion Matrix）、準確率（Accuracy）、各類別精準率（Precision by Label）、各類別召回率（Recall by Label）、各類別F1值（F1-Measure by Label）。
二分類問題
對于二分類問題，要求將實際樣本分成正樣本（positive）或負樣本（negative），則預測結果會出現以下四種情況：
? 二分類問題的預測結果?
實際 | 預測 | 結果 |
正樣本 | 正樣本 | 真正樣本（TP） |
負樣本 | 正樣本 | 假正樣本（FP） |
負樣本 | 負樣本 | 真負樣本（TN） |
正樣本 | 負樣本 | 假負樣本（FN） |
例如下述場景：某班有60名男生，40名女生，共100人。目標要找出所有的女生?，F在某人挑選出了50人，其中有35名女生，15名男生，則：
真正樣本（TP）：35（預測正確的女生）
假正樣本（FP）：15（誤當女生預測的男生）
真負樣本（TN）：45（預測正確的男生）
假負樣本（FN）：5（誤當男生預測的女生）
可得到以下標量來評估這次的分類工作：
精確率：Precision=TP/(TP+FP)
召回率：Recall=True Positive Rate（TPR）=TP/(TP+FN)
F1測量：F1-Measure=2TP/(2TP+FP+FN)
FPR：False Positive Rate(FPR)=FP/(FP+TN)
PR曲線：以Precision為y軸，Recall為x軸繪制得到的曲線。
ROC曲線：以TPR為y軸，FPR為x軸繪制得到的曲線。
AUC數據：ROC曲線下方的面積值。
要計算這些指標，模型評估輸入數據集中需要包含Target列，該列數據元數據的第二個Nominal值代表正樣本。
對于多分類問題，根據多個類別的預測結果構建混淆矩陣，每一列代表預測值，每一行代表實際的類別。
準確率（Accuracy）是指全局預測正確的樣本數占所有樣本數的比例。
各類別精準率（Precision by Label）是指在該類別中預測正確樣本數占預測為該類別樣本數的比例。
各類別召回率（Recall by Label）是指在該類別中預測正確的樣本數占該類別實際樣本數的比例。
各類別F1值（F1-Measure by Label）是根據各類別精準率和召回率計算得到的評價指標。
評判標準
AUC表示為ROC曲線下方的面積，簡單來說，AUC值越大，說明模型分類正確率
越高。
準確率表示樣本中被識別成正樣本準確率，即正樣本被識別成正樣本的個數與所
有樣本被識別成正樣本個數比例，衡量模型的查準率，數值越高越好。
召回率表示樣本中正樣本被識別成正樣本的比例，即被識別成正樣本的個數與實
際正樣本的個數比例，衡量模型的查全率,數值越高越好。
F1 score是統計學中用來衡量二分類模型精確度的一種指標?？梢钥醋魇悄Ｐ蜏蚀_
率和召回率的一種加權平均,數值越高越好。
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