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精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么?

精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么?

作者: 婉妃 | 来源:发表于2019-05-26 09:55 被阅读0次
  1. ROC: receiver operating characteristic curve

ROC曲线光滑, 则没有太大的overfitting, 图中0.2-0.4可能有问题

AUC是面积, 面积越大模型越好

  1. PRC: precision recall curve


先看是否平滑, 再看谁上谁下. 蓝色的线很平滑, 明显更好
正负样本分布极其不均(highly skewed datasets)时, PRC比ROC更能有效反应分类器好坏.


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