必須在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中評估模型性能，才能提出可靠、準(zhǔn)確且高效的模型來進(jìn)行任何類型的預(yù)測。一些常用的工具是混淆矩陣和 roc 曲線。兩者都有不同的目的，準(zhǔn)確了解何時(shí)使用它們對于穩(wěn)健模型評估至關(guān)重要。在本博客中，我們將詳細(xì)介紹這兩種工具，進(jìn)行比較，最后提供有關(guān)何時(shí)在模型評估中使用這兩種工具的指南。
必須在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中評估模型性能，才能提出可靠、準(zhǔn)確且高效的模型來進(jìn)行任何類型的預(yù)測。一些常用的工具是混淆矩陣和 ROC 曲線。兩者都有不同的目的，準(zhǔn)確了解何時(shí)使用它們對于穩(wěn)健模型評估至關(guān)重要。在本博客中，我們將詳細(xì)介紹這兩種工具，進(jìn)行比較，最后提供有關(guān)何時(shí)在模型評估中使用這兩種工具的指導(dǎo)。
了解混淆矩陣
混淆矩陣是一個(gè)表格用于可視化分類模型的執(zhí)行情況。一般來說，它將模型的預(yù)測分為四類：
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True Positives (TP)：模型正確預(yù)測正類。
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True Negatives (TN)：模型正確預(yù)測負(fù)類。
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False Positives (FP)：模型錯誤預(yù)測正類。
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False Negatives (FN)：模型錯誤地預(yù)測了負(fù)類； II 類錯誤。
在二元分類的情況下，可以將它們設(shè)置在 2×2 矩陣中；在多類分類的情況下，它們被擴(kuò)展到更大的矩陣。
從混淆矩陣得出的關(guān)鍵指標(biāo)
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準(zhǔn)確度：(TP TN) / (TP TN FP FN)
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精度：TP / (TP FP)
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召回率（靈敏度）：TP / (TP FN)
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F1 分?jǐn)?shù)：2（精度 *召回）/（精確召回）
何時(shí)使用混淆矩陣
尤其是當(dāng)您想要詳細(xì)了解分類結(jié)果時(shí)，請使用混淆矩陣。它將為您提供對其在類中表現(xiàn)的細(xì)粒度分析，更具體地說，是模型的弱點(diǎn)，例如高誤報(bào)。
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類不平衡數(shù)據(jù)集：準(zhǔn)確率、召回率和 F1 分?jǐn)?shù)是可以從混淆矩陣導(dǎo)出的一些指標(biāo)。當(dāng)您處理類別不平衡的情況時(shí)，這些指標(biāo)會派上用場。它們真實(shí)地表明了模型性能與準(zhǔn)確性的比較。
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二元和多類分類問題：混淆矩陣在二元分類問題中日常使用。盡管如此，它仍然可以很容易地推廣到估計(jì)在多個(gè)類別上訓(xùn)練的模型，成為一種多功能工具。
理解 ROC 曲線
接收器操作特征 (ROC) 曲線是一個(gè)圖表，說明二元分類器系統(tǒng)在區(qū)分閾值變化時(shí)的表現(xiàn)如何。應(yīng)通過繪制不同閾值設(shè)置下的真陽性率與假陽性率來創(chuàng)建 ROC 曲線。
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真陽性率，召回率：TP / (TP FN)
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誤報(bào)率 (FPR)：FP / (FP TN)
ROC 曲線下面積 (AUC-ROC) 通常用作匯總度量衡量模型區(qū)分正類和負(fù)類的能力。 AUC 為 1 對應(yīng)于完美模型； AUC 為 0.5 對應(yīng)于沒有判別力的模型。
何時(shí)使用 ROC 曲線
ROC 曲線在以下場景中特別有用：
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二元分類器評估 ROC 曲線特定于二元分類任務(wù)，因此不能直接適用于多類問題。
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比較多個(gè)模型 AUC-ROC 允許比較不同的模型通過單個(gè)標(biāo)量值進(jìn)行模型，與決策閾值的選擇無關(guān)。
不同的決策閾值
當(dāng)您想了解靈敏度時(shí)，ROC 曲線會有所幫助-不同閾值下的特異性權(quán)衡。
混淆矩陣與 ROC 曲線：主要差異
1.粒度與概述
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混淆矩陣：它提供了模型性能的逐類細(xì)分，這對于診斷特定類的模型問題非常有幫助。
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ROC 曲線：它給出了模型在所有可能閾值上的判別能力的整體情況，由 AUC 總結(jié)。
2.不平衡數(shù)據(jù)集
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混淆矩陣：在類別不平衡的背景下，混淆矩陣中的精度和召回率等指標(biāo)更能說明問題。
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ROC 曲線：在數(shù)據(jù)集高度不平衡的情況下，ROC 曲線的信息量可能較少，因?yàn)樗鼪]有直接考慮類別分布。
3.適用性
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混淆矩陣：不僅可以進(jìn)行二元分類，還可以進(jìn)行多類分類。
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ROC 曲線：主要用于二元分類，盡管可以擴(kuò)展到多類分類類問題可用
4。閾值依賴性
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混淆矩陣：在固定閾值計(jì)算指標(biāo)。
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ROC 曲線：所有可能閾值的性能可視化。
何時(shí)使用哪個(gè)
是否需要使用混淆矩陣或 ROC 曲線取決于具體情況和具體需求。
混淆矩陣和 ROC 曲線之間的選擇取決于您的具體需求和問題的背景。
在以下情況下使用混淆矩陣：
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您想詳細(xì)了解模型在每個(gè)類別的性能。
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您正在處理類別不平衡的數(shù)據(jù)，需要的不僅僅是準(zhǔn)確性指標(biāo)。
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您正在研究多類分類的模型評估。
在以下情況下使用 ROC 曲線：
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您想要比較不同閾值下不同二元分類器的性能。
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您對模型區(qū)分類別的一般能力感興趣。
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您只需要一個(gè)匯總指標(biāo) – AUC – 來比較模型.
結(jié)論
混淆矩陣和 ROC 曲線對于任何數(shù)據(jù)科學(xué)家的技巧來說都是非常有用的補(bǔ)充。這兩種工具提供了對模型性能的不同見解。例如，混淆矩陣擅長提供特定于類的詳細(xì)指標(biāo)，這些指標(biāo)對于準(zhǔn)確理解模型的行為至關(guān)重要，尤其是對于不平衡的數(shù)據(jù)集。相比之下，ROC 曲線在捕獲所有閾值上的二元分類器的整體辨別力方面做得相當(dāng)好。掌握每種技術(shù)的具體優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，您將能夠根據(jù)您當(dāng)前的特定模型評估需求應(yīng)用正確的工具，構(gòu)建更準(zhǔn)確、更可靠、更有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
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