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超越准确性:使用混淆矩阵探索分类器的性能

我的CNN模型检测肺炎的混淆矩阵,图片来源:作者

介绍

准确率通常是最常用的指标,它通过考虑正确预测结果的比例来衡量分类器的整体正确性。虽然准确率提供了一个有用的概述,但在不平衡的数据集中,其中正和负结果的发生率有显著差异,它可能会误导。在这种情况下,必须考虑精度、召回率和其他指标,以全面了解分类器的性能。

混淆矩阵的构成

在其核心,混淆矩阵是一个正方形矩阵,提供了分类器的预测与实际结果之间关系的可视化表示。它分为四个象限,分别表示不同的情况:真正例、真反例、假正例和假反例。这种分类使得可以对分类器的优势和劣势进行彻底分析。

真正例和真反例

真正例表示分类器正确识别出正结果的实例,与实际情况相符。

真反例捕捉分类器准确识别出负结果的实例。

这两个元素构成混淆矩阵的基础,突出了分类器进行准确预测的能力。

假正例和假反例

假正例发生在分类器错误地预测为正结果,而实际上应该是负结果的情况。

假反例发生在分类器错误地预测为负结果,而实际上应该是正结果的情况。

这些错误的预测可能在各个领域中具有重要的影响,如医疗保健或安全领域,其中准确性至关重要。

图片来源:Twitter

精度和召回率

精度和召回率是从混淆矩阵派生出的性能指标,提供了对分类器有效性的更深入的了解。

精度测量真正例占所有正预测的比例,表明分类器避免假正例的能力。

公式:精度 = TP / (TP + FP)

召回率量化真正例占所有实际正结果的比例,揭示分类器检测正实例的能力。

公式:召回率 = TP / (TP + FN)

F1分数:平衡精度和召回率

F1分数出现为精度和召回率的调和平均数,平衡了这两个指标。它提供了一个单一的值,总结了分类器的性能,使其成为在寻求全面评估时有价值的一种度量。当精度和召回率具有相等重要性时,F1分数变得特别有用。

公式:F1分数 = 2 * [(召回率 * 精度) / (召回率 + 精度)]

ROC-AUC曲线

接收者操作特征(ROC)曲线是分类器性能的图形表示,显示其区分正负实例的能力。它绘制了_True Positive Rate_(灵敏度)与_False Positive Rate_(FPR)之间的关系,允许我们评估正确识别正实例和错误分类负实例之间的权衡。

公式:

真正例率 = TP / (TP + FN)

假正例率 = FP / (FP + TN)

曲线下面积(AUC)分数总结了曲线的性能,得分越高,表示分类器在区分类别方面的性能越好。

本质上,ROC-AUC曲线提供了一个视觉和定量的度量,用于衡量分类器能够将有价值的信息从噪音中分离出来的程度。

图片来源:Wikipedia

结论

混淆矩阵提供了真正例、真反例、假正例和假反例的详细分解,使我们能够了解分类器的优势和劣势。另一方面,ROC-AUC曲线及其相关分数将这些信息压缩成一个单一的指标,提供了分类器区分正负实例能力的简单度量。

通过利用混淆矩阵和ROC-AUC分数提供的见解,我们可以对我们的模型的有效性做出有根据的决策。这些评估技术使我们能够识别改进的领域、优化分类阈值并选择最适合实际应用的模型。

译自:https://medium.com/@therealxiaoyanchen/beyond-accuracy-exploring-classifier-performance-with-the-confusion-matrix-1433f4742972

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alivne
复杂的问题简单化

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