PR详解及二分类的PR曲线绘制

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PR详解及二分类的PR曲线绘制

 

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从混淆矩阵可见:

要提高Precesion,只要让预测为正样本的阈值尽可能高(最高为1,即只有当100%认为是正样本时才会被预测为正),即只有极大概率为正才会被预测为正,这样一来,在正样本数巨多的情况下,recall接近0,但precision会很高(有限的被预测为正的样本都有极大可能是正样本)

反过来,若要提高recall,只需让阈值很低,取极限,阈值为0,所有样本都被预测为正样本,那recall=1(阈值为0时,recall一定由图可见,当召回率接近于0时,模型A的精确率为0.9,模型B的精确率是1, 这说明模型B得分前几位的样本全部是真正的正样本,而模型A即使得分最高的几 个样本也存在预测错误的情况。并且,随着召回率的增加,精确率整体呈下降趋 势。但是,当召回率为1时,模型A的精确率反而超过了模型B。这充分说明,只用 某个点对应的精确率和召回率是不能全面地衡量模型的性能,只有通过P-R曲线的 整体表现,才能够对模型进行更为全面的评估。是等于1,而不是趋近于1);

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使用sklearn画二分类模型ROC曲线,PR曲线

R语言使用yardstick包的pr_curve函数评估二分类(binary)模型的性能并使用autoplot函数可视化模型的PR曲线(precision recall)

R语言使用yardstick包的roc_auc函数和pr_auc函数分别计算二分类(binary)模型在ROC曲线下方的面积和PR曲线下方的面积AUC值(area under the curve)

ROC曲线和PR曲线

R语言plotly可视化:使用plotly可视化二分类模型的PR曲线计算并在曲线中添加AUC值(basic binary Precision-Recall Curves and auc score)

Python多分类问题下,micro-PR计算以及macro-PR计算