常用模型评估方法总结
Posted koi504330
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了常用模型评估方法总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.线性相关系数(皮尔逊相关系数)(用于描述两个变量之间相关性的强弱,系数越大相关性越强)
rxy=∑(xi-x-)(yi-y-)÷√∑(xi-x-)2(yi-y-)2
一般判别效力为:
无相关←0.2←弱→0.4←中→0.6←强→0.8←极强→1
2.决定系数(用于描述非线性或两个以上自变量的相关关系,也可用于评价模型效果)
(R2对变量进行线性回归后,评价拟合优度,越大越好,如R2=0.8,则表明x对y的影响占比80%以上)
总平方和 SST=∑i=1(yi-y-)2
回归平方和 SSR=∑i=1(yˆ-y-)2
残差平方和 SSE=∑i=1(yi-yˆ)2 衡量回归线与各点之间的距离,越小越好
三者关系为 SST=SSR+SSE
决定系数 R2=SSR/SST=1-SSE/SST
3.混淆矩阵(用于二分类问题模型评估)
一级指标
二级指标
准确率 ACC(A)=TP+TN / TP+FP+FN+TN 在所有预测结果中,预测对了的占比
精确度 PPV(P)=TP/(TP+FP) 在预测为 1 的所有结果中,预测对了的占比
灵敏度 TPR(R)=TP/(TP+FN) 在真实为1 的所有结果中,预测对了的占比
FPR(F)=FP/(FP+TN) 在真实为 0 的所有结果中,预测为1的占比
特异度 TNR(S)=TN/(FP+TN) 在真实为 0 的所有结果中,预测对了的占比
三级指标
调和平均 F1score(F1)=(2×P×R)÷(P+R) 介于0---1 之间,越大越好
4.ROC曲线&AUC面积(对模型整体效力做评估)
其中 红线=ROC曲线
蓝线表示x=y(表示模型没有判别效力)
红线以下面积=AUC面积
x=1-特异度
y=灵敏度(召回率)
解释为 当特异度等于x时,灵敏度=y
注:好的ROC曲线应该一开始就快速上升之后保持平行前进
如果ROC曲线在蓝线附近徘徊,表明模型没有判别效力,因为二分类问题,瞎猜正确率也是50%。
一般AUC 面积大于0.7模型才可用,在0.5左右表示模型没有判别作用
5.KS 曲线(用于判别模型的最优划分概率,只看最大的一个)
参考混淆矩阵
其中:
红线=TPR 蓝线=FPR 绿线 = Ks曲线
TPR与FPR之间的差值就是Ks值
Ks值=|TPR-FPR|*100
一般判别效力为:
0←无→20←能用→40←较好→60←记号→75←过拟合模型有问题→100
6.轮廓系数(第二个用于聚类模型有效性判断的方法,第一个是SSE)
几个概念:
1.凝聚度:一个小簇里面的SSE
2.分离度:各个簇的质心的距离平方和,也就是任意两个质心的距离和,或者每一个质心到总体质心的平方和,两者相等。
公式 Si=(bi-ai)/ max(ai,bi)
其中:ai=一个簇内一个点到所有点的距离均值
bi=一个点到其他所有簇的所有点的距离均值中最小的一个
Si 介于-1 到 1 之间 越大越好
ai 越接近0越好
7.收益曲线(也是用于寻找最佳阈值)
假设:
判别对一个收益 100
判错一个损失 200
哪个收益最高用哪个
以上是关于常用模型评估方法总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章