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为什么混淆度量中的正样本大小比实际数据小？

混淆度量中的正样本大小比实际数据小是因为混淆矩阵中的正样本是指被正确预测为正类的样本数量，而实际数据中的正样本是指真实的正类样本数量。

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具，它将模型的预测结果与真实标签进行比较，将样本分为四个类别：真正例（True Positive，TP）、真负例（True Negative，TN）、假正例（False Positive，FP）和假负例（False Negative，FN）。

正样本是指真实标签为正类的样本，而混淆矩阵中的正样本是指模型将其预测为正类的样本。由于分类模型的预测可能存在误差，因此混淆矩阵中的正样本数量可能小于实际数据中的正样本数量。

这种情况可能出现在以下几种情况下：

  1. 假正例（False Positive）：模型将负类样本错误地预测为正类。这会导致混淆矩阵中的正样本数量减少。
  2. 假负例（False Negative）：模型将正类样本错误地预测为负类。这不会影响混淆矩阵中的正样本数量。
  3. 模型的预测结果存在一定的误差，导致混淆矩阵中的正样本数量与实际数据中的正样本数量不完全一致。

在实际应用中，我们通常关注的是模型的准确率、召回率、精确率等指标，而不仅仅关注混淆矩阵中的正样本数量。因此，混淆度量中的正样本大小比实际数据小并不影响我们对模型性能的评估和判断。

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【目标检测基础积累】常用的评价指标

目标检测算法评价指标 1 Acc（准确率）和混淆矩阵 Accuracy（准确率）表示是在所有样本中预测正确的比例。 ?...混淆矩阵是以模型预测的类别数量统计信息为横轴，真实标签的数量统计信息为纵轴画出的矩阵。对角线代表了模型预测和数据标签一致的数目，所以准确率也可以用混淆矩阵对角线之和除以测试集图片数量来计算。...对于每一个图片，ground truth数据会给出该图片中各个类别的实际物体数量。...当我们在流行的公共数据集上计算这个度量时，该度量可以很容易地用来比较目标检测问题的新旧方法。...2）将分类阈值按照从大到小依次减小，即分类为正类的样本越来越多。如果一个测试样本中有m个正类，n个负类。每有1个正样本被预测正确了，纵轴增大1/m，每有一个负样本预测为正样本，横轴就增大1/n。

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深度学习笔记 常用的模型评估指标

比如TP我们就可以理解为分类器预测为正例（P），而且这次预测是对的（T），FN可以理解为分类器的预测是反例（N），而且这次预测是错误的（F），正确结果是正例，即一个正样本被错误预测为负样本。...，下面对混淆矩阵的四个值进行总结性讲解： True Positive （真正，TP）被模型预测为正的正样本 True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 False Positive...，Recall指标在中卫里常被称为查全率或者是召回率，查准率 P 和查全率 R 分别定义为： 查准率P和查全率R的具体含义如下： 查准率(Precision）是指在所有系统判定的“真”的样本中，确实是真的的占比...查全率（Recall）是指在所有确实为真的样本中，被判为的“真”的占比 这里想强调一点，precision和accuracy（正确率）不一样的，accuracy针对所有样本，precision针对部分样本...BEP还是有点简化了，更常用的是 F1 度量： F1-Score 就是一个综合考虑了 Precision 和 Recall的指标，比 BEP 更为常用。

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    • 《机器学习》-- 第二章：模型评估与选择

    2.2.3 自助法 bootstrapping 留出法与交叉验证法都会使训练集比 ? 小，这必然会引入一些因样本规模不同而导致的估计偏差。...优点：训练集与数据集规模一致；数据集小、难以有效划分训练/测试集时效果显著；能产生多个不同的训练集； 缺点：改变了训练集的样本分布，引入估计偏差。...实际上，根据这个实值或概率预测结果，我们可将测试样本进行排序， “最可能”是正例的排在最前面，“最不可能”是正例的排在最后面，这样，分类过程就相当于在这个排序中以某个“截断点” (cut point)将样本分为两部分...真正例率（TPR）：【真正例样本数】与【真实情况是正例的样本数】的比值。反映预测正类中实际正类越多 ? 假正例率（FPR）：【假正例样本数】与【真实情况是反例的样本数】的比值。...反映预测正类中实际负类越多 ? ROC-AUC 如图，理想模型是真正例率为100%，假正例率为 0% 的一点（左上角）。随机猜测模型则是真正例率与假正例率持平的直线。

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    通过实例来梳理概念 ：准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F-Measure)

    即在模型预测为正样本的结果中，真正是正样本所占的百分比。或者说是 在预测为正样本的结果中，有多少是准确的。...0x07 召回率 Recall 这是针对原始样本而言的一个评价指标。召回率又称为查全率，就是在实际为正样本中，被预测为正样本所占的百分比。 即所有正例中，有多少被正确地判定为正。...所以分母中 TP+FN ，表示 “预测正确且预测为正样本“ + “预测错误且预测为负样本(实际是真实正例)“。即 所有 "实际为正例" 的样本数 分子是：预测正确 且 被预测为正样本。...8.1 概念区别 首先，用一个图例来看看概念区别，图中椭圆就是 “预测为正类” 的样本。也能看出两个概念的定义。 ? 8.2 关注点不同 召回率是覆盖面的度量，度量有多个真实正例被预测为正例。...精度是精确性的度量，表示被预测为正例的示例中实际为正例的比例。

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    一份非常全面的机器学习分类与回归算法的评估指标汇总

    比如，在二分类中，当负样本占比 99 %时，如果模型把所有样本都预测为负样本也能获得 99% 的准确率。虽然准确率看起来很高，但是其实这个模型时没有用，因为它找不出一个正样本。...召回率 召回率（recall）有时候也叫查全率，是指模型预测为真，实际也为真的样本数量占实际所有为真的样本数量的比例，即 ?...其中，α 的大小表示召回率对精确率的相对重要程度。 多分类的情况 很多时候我们遇到的是多分类问题，这就意味着每两两类别的组合都对应一个二元的混淆矩阵。...练习题 看完这篇文章，我们来做几道练习题来检验下学习成果： 为什么说ROC曲线的光滑程度与样本数量没有绝对的关系呢？ 如果一个模型的AUC小于0.5，可能是因为什么原因造成的呢？...在一个预测流量的场景中，尝试了多种回归模型，但是得到的 RMSE 指标都非常高，考虑下可能是因为什么原因造成的呢？

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    ，每次抽取1个数据，放到D'中，D'中也有m个样本，同时，原来的数据集D中不被D'包含的数据作为验证集。...面积越大，认为学习器性能越好 比 BEP 更常的 F1 度量： ?...AUC大小计算公式 ? 这里给出一幅微观图便于理解AUC公式的每一小格计算思路 ? 整个公式就是在计算每一个个小矩形之和后进而求出AUC的大小 ?...公式后半部分当正样本和负样本概率相等时为什么乘1/2，因为预测正上移一格，预测为负右移一格，不同的排序结果会导致不同的面积值，但我们并不知道实际预测的排序结果（按照初次出现负样本及其后的负样本后的正样本数目和来看...，每次出现的负样本若排在前面会多出一个方块面积，排在后面少一个方框面积），为了更符合实际情况（即考虑到所有排前面或排后面两种未知情况），故将两种情况全不见算在内再取平均值（即乘1/2） 方法是看排序结果中每次最初及后面出现反例后的正例个数之和

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    具体来说，“减少噪声”是指在将维数较高的原始特征转换为维数较低的新特征的过程中保留下维度间相关性尽可能小的特征维度，这一操作实际上是通过借助协方差矩阵的原理所实现的；“去冗余”是指把“减少噪声”操作之后保留下来的维度再进一步筛选...需要注意的是，为了确保“训练集”和“验证集”中数据分布的一致性，我们需要使用“分层采样”的方式划分数据集。举个简单的例子，假设我们的数据集中有100个样本，其中有50个正例和50个负例。...“交叉验证法”有一种特殊地情况，假设我们的数据集大小为，若使得的值等于，则把这种情况称为“留一法”，因为这时我们的“验证集”中只有一个样本。...假设我们的数据集中包含有个样本，每次随机的且有放回的从数据集中挑选出一个样本添加到数据集中，重复进行次后，我们会得到一个和原始数据集大小相同的数据集。...，根据统计的数据，我们可以做出一张表，称为“混淆矩阵（Confusion Matrix）”： 表1-3 分类结果的混淆矩阵 真实值 预测值 正例（positive） 反例（negative）

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    《机器学习》笔记-模型评估与选择（2）

    交叉验证法 2.2 “交叉验证法”先将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集。然后，每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集作为测试集，如下图所示， ?...交叉检验中的“留一法”使用的训练集与初始化数据集相比只少了一个样本，这就使得在绝大多数情况下，留一法中被实际评估的模型与期望评估的用D训练出的模型很相似。因此，留一法的评估结果往往被认为比较准确。...但在留出法和交叉验证法中，由于保留了一部分样本用于测试，因此实际评估的模型所使用的训练集比D小，这必然会引入一些因训练样本规模不同而导致估计偏差。留一法受训练样本规模影响较小，但计算复杂度又太高了。...给定包含m个样本的数据集D，我们对它进行采样产生数据集D'：每次随机从D中挑选一个样本，并将其拷贝放入D'中，然后再将该样本放回数据集D中，使得该样本在下次采样时仍有可能被采到；这个过程重复执行m次后，...因此，在初始数据量足够是，留出法和交叉验证法更常用一些。 3 性能度量 在预测任务中，给定样本集 ? 其中，yi是示例xi的真实标记。 回归任务中最常用的性能度量是[均方误差]， ?

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    优缺点： 数据集小、难以划分训练\测试集 自助法能从初始数据集中产生多个不同的训练集，可以用于集成学习 自助法产生的训练集改变了初始数据集的分布，会引入估计偏差 02 模型评价指标 查准率、查全率、ROC...=TP+FP+TN+FN； 分类结果混淆矩阵：真实情况预测结果正例反例正例TP（真正例）FN（假反例）反例FP（假正例）TN（真反例） 查准率和查全率是一对矛盾的度量.一般来说，查准率高时，查全率往往偏低...纵轴TPR：Sensitivity(正类覆盖率)，TPR越大，预测正类中实际正类越多。...为什么使用ROC曲线 既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？因为ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。...在实际的数据集中经常会出现类不平衡(class imbalance)现象，即负样本比正样本多很多(或者相反)，而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。

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    图中的TP，FP等是一个比例，假设总共有100个样本，有40个是TP，有20个是FP……(不过混淆矩阵一般不用除以总样本数量) 现在我们有了 准确率Accuracy 准确率是指，对于给定的测试数据集...例如测试数据集有90%的正样本，10%的负样本，假设模型预测结果全为正样本，这时准确率为90%，然而模型对负样本没有识别能力，此时高准确率不能反映模型的预测能力。...精确率Precision 表示预测为正的样本中，实际的正样本的数量。 ? 对应上面的例子， 。 【个人理解】 Precision是针对预测结果而言的。预测结果中，预测为正的样本中预测正确的概率。...**类似于一个考生在考卷上写出来的答案中，正确了多少。**体现模型的精准度，模型说：我说哪个对哪个就是对的。 召回率Recall Recall表示实际为正的样本被判断为正样本的比例 ?...对应上述的例子，得到 【个人理解】 Recall是针对数据样本而言的。数据样本中，正样本中预测正确的概率。类似于一个考生在考卷上回答了多少题。体现一个模型的全面性，模型说：所有对的我都能找出来。

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    一、预测度量 该模块提供了一组度量来评估模型预测的质量。除非另有说明，典型的函数将采用一组“预测”和“观察”值，并使用它们来计算所需的度量。所有功能都支持分组（混淆矩阵除外）。...3.BinaryClassification 该函数返回一个输出表，其中包含一些二进制分类常用的度量指标。各度量的定义如下： tp：正确分类的正样本计数。...tn：正确分类的负样本计数。 fp：错误分类的正样本计数。 fn：错误分类的负样本计数。 tpr= tp / (tp + fn)。 tnr = tn / (fp + tn)。...5. confusion_matrix 该函数返回多类分类的混淆矩阵。矩阵的每一列表示一个预测类中的实例，而每一行代表实际类中的实例。这比精确猜测（准确率）允许更详细的分析。...创建混淆矩阵的样本数据 drop table if exists test_set; create table test_set as select (x+y)%5+1 as pred,

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    (False Positive)：假正类的数量，即分类为正类，但实际是负类的样本数量； FN(False Negative)：假负类的数量，即分类为负类，但实际是正类的样本数量； TN(True Negative...更形象的说明，可以参考下表，也是混淆矩阵的定义： 预测：正类 预测：负类 实际：正类 TP FN 实际：负类 FP TN 精确率和召回率是一对矛盾的度量，通常精确率高时，召回率往往会比较低；而召回率高时...1.2.3 宏精确率/微精确率、宏召回率/微召回率以及宏 F1 / 微 F1 很多时候，我们会得到不止一个二分类的混淆矩阵，比如多次训练/测试得到多个混淆矩阵，在多个数据集上进行训练/测试来估计算法的“...1.3.3 AUC 曲线 AUC 是 ROC 曲线的面积，其物理意义是：从所有正样本中随机挑选一个样本，模型将其预测为正样本的概率是 p1；从所有负样本中随机挑选一个样本，模型将其预测为正样本的概率是...如：在反欺诈场景下，假设正常用户为正类（设占比 99.9%），欺诈用户为负类（设占比 0.1%）。 如果使用准确率评估，则将所有用户预测为正类即可获得 99.9%的准确率。

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    用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法

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    【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1

    图中的TP，FP等是一个比例，假设总共有100个样本，有40个是TP，有20个是FP……(不过混淆矩阵一般不用除以总样本数量) 现在我们有了 准确率Accuracy 准确率是指，对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比...例如测试数据集有90%的正样本，10%的负样本，假设模型预测结果全为正样本，这时准确率为90%，然而模型对负样本没有识别能力，此时高准确率不能反映模型的预测能力。...精确率Precision 表示预测为正的样本中，实际的正样本的数量。 ? 对应上面的例子，。 【个人理解】Precision是针对预测结果而言的。预测结果中，预测为正的样本中预测正确的概率。...**类似于一个考生在考卷上写出来的答案中，正确了多少。**体现模型的精准度，模型说：我说哪个对哪个就是对的。 召回率Recall Recall表示实际为正的样本被判断为正样本的比例 ?...对应上述的例子，得到 【个人理解】Recall是针对数据样本而言的。数据样本中，正样本中预测正确的概率。**类似于一个考生在考卷上回答了多少题。

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