阅读目录 1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True
机器学习性能评价标准是模型优化的前提，在设计机器学习算法过程中，不同的问题需要用到不同的评价标准，本文对机器学习算法常用指标进行了总结。
考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。
机器学习算法常用性能指标总结 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。 - TP：正确肯定的数目； - FN：漏报，没有正确找到的
来自：Poll的笔记 链接：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5375175.html（点击尾部阅读原文前往） 阅读目录 1、TPR、FPR&TNR 2、精确率Precision、召回率Recall和F1值 3、综合评价指标F-measure 4、ROC曲线和AUC 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实
ROC曲线标识了为了达到某个TPR（识别率），伴随而来的该分类器的FPR（误判率）是多少，体现了这两者的关系。
一组数据的集合被称作数据集，用于模型训练的数据集叫训练集，用于测试的数据集叫测试集。一个数据集包含多条数据，一条数据包含多个属性。
【导读】本文是数据科学研究者William Koehrsen撰写的技术博文，介绍了在分类模型中需要用到的度量标准。我们知道，准确率是我们在分类任务中最常用到的度量指标，但是单纯的准确率并不能说明模型的
根据最新公布的全球权威人脸识别供应商测试 FRVT 结果，旷视、商汤和依图这三家视觉独角兽首次在公开场合同台竞技，最终由依图拿下第一。
受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为 感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一 信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以假阳性概率（False positive rate）为 横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
准确率（accuracy）：(TP + TN )/( TP + FP + TN + FN)
OWASP benchmark是OWASP组织下的一个开源项目，又叫作OWASP基准测试项目，它是免费且开放的测试套件。它可以用来评估那些自动化安全扫描工具的速度、覆盖范围和准确性，这样就可以得到这些软件的优点和缺点，还可以对它们进行相互比较。每个版本的OWASP benchmark都包含数千个完全可运行和利用的测试用例，每个测试用例都映射到该漏洞的相应CWE编号，所以该项目的漏洞数量和漏洞类型都是固定的，因此就可以查看扫描工具的测试报告进行对比得出该工具的误报和漏报率。
最近分类问题搞的有点多，但对一些指标依旧有模糊的地方（虽然做了笔记）， 事实证明， 笔记笔记，没有进到脑子里呀。因此，我想着肯定有跟我一样半生半熟的小伙伴在分类指标这块依旧有迷惑，毕竟常用的几个大多数情况下就够用了， 这篇文章就主要讲一讲分类的评估指标。
同见博客：http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/(对Latex公式支持更好) ---- 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。 比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵
表示真正类（True Positive）的样本数，即被分类器正确预测为正类的样本数；
构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。 学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们。
对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结果往往不是0,1这样的标签,如神经网络,得到诸如0.5,0,8这样的分类结果。这时,我们人为取一个阈值,比如0.4,那么小于0.4的为0类,大于等于0.4的为1类,可以得到一个分类结果。同样,这个阈值我们可以取0.1,0.2等等。取不同的阈值,得到的最后的分类情况也就不同。
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途。
AUC 是 ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线以下的面积, 介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。
周五给学生讲课的时候，学生听得有点蒙，故写下这篇抢救一下。为了节省敲键盘的次数，下面部分内容来自维基百科。
文章从模型评估的基本概念开始，分别介绍了常见的分类模型的评估指标和回归模型的评估指标以及这些指标的局限性。部分知识点举例加以阐述，以便加深理解。思维导图如下： 1 基本概念 模型评估用来评测模型的
一、背景 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别，就是在求取合适的变换函数，将输入的一维时序语音信号变换到语义空间；而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法；相应的，人脸识别也是在求取合适的变换函数，将输入的二维人脸图像变换到特征空间，从而唯一确定对应人的身份。 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内
通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别，就是在求取合适的变换函数，将输入的一维时序语音信号变换到语义空间；而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法；相应的，人脸识别也是在求取合适的变换函数，将输入的二维人脸图像变换到特征空间，从而唯一确定对应人的身份。
作者简介 岳良， 携程信息安全部高级安全工程师。2015年加入携程，主要负责渗透测试，安全评审，安全产品设计。 一、背景 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。虽说能够抵御绝大部分的攻击，但我们认为其存在以下几个问题： 1. 规则库维护困难，人员交接工作，甚至时间一长，原作者都很难理解当初写的规则，一旦有误报发生，上线修改都很困难。 2. 规则写的太宽泛易误杀，写的太细易绕过。 例如
一、背景 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。虽说能够抵御绝大部分的攻击，但我们认为其存在以下几个问题： 1. 规则库维护困难，人员交接工作，甚至时间一长，原作者都很难理解当初写的规则，一旦有误报发生，上线修改都很困难。 2. 规则写的太宽泛易误杀，写的太细易绕过。 例如一条检测sql注入的正则语句如下： Stringinj_str = "'|and|exec|insert|sel
最近工作需要绘制ROC曲线，对该曲线的计算细节进行了一番摸索。当前搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前使用逻辑回归（我的响应变量是0-1类型）对数据建模分析。实则不然，ROC曲线适用于任何判断0-1类型（真假、成功失败等二分类）响应结果阈值分割效果的评估。
作者简介 岳良， 携程信息安全部高级安全工程师。2015年加入携程，主要负责渗透测试，安全评审，安全产品设计。 一、背景 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。虽说能够抵御绝大部分的攻击，但我们认为其存在以下几个问题： 1. 规则库维护困难，人员交接工作，甚至时间一长，原作者都很难理解当初写的规则，一旦有误报发生，上线修改都很困难。 2. 规则写的太宽泛易误杀，写的太细易绕过。 例
ROC曲线，也称“受试者工作特征曲线”，主要是用于X对Y的预测准确率情况。最初ROC曲线是运用在军事上，现在更多应用在医学领域，判断某种因素对于某种疾病的诊断是否有诊断价值。
之前因工作需要绘制ROC曲线，所以对该曲线的计算细节进行了一番摸索。刚开始我搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前应当使用逻辑回归等模型对数据建模分析。实则不然，ROC曲线适用于任何判断0-1类型（真假、成功失败等二分类）响应结果阈值分割效果的评估。这个道理我在2018年前后是不懂的，当时一想到画ROC、计算AUC就懵逼。
参考文献：【ROC曲线与AUC值】，【ROC，AUC最透彻的讲解（实例分析+matlab代码）】，【AUC计算方法与Python实现】，【AUC曲线计算方法及代码实现】
来源 | 携程技术中心 作者 | 岳良 背景 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别，就是在求取合适的变换函数，将输入的一维时序语音信号变换到语义空间；而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法；相应的，人脸识别也是在求取合适的变换函数，将输入的二维人脸图像变换到特征空间，从而唯一确定对应人的身份。 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web
岳良， 携程信息安全部高级安全工程师。2015年加入携程，主要负责渗透测试，安全评审，安全产品设计。 一、背景 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。虽说能够抵御绝大部分的攻击，但我们认为其存在以下几个问题： 1. 规则库维护困难，人员交接工作，甚至时间一长，原作者都很难理解当初写的规则，一旦有误报发生，上线修改都很困难。 2. 规则写的太宽泛易误杀，写的太细易绕过。 例如一条检
Python 实现的逻辑回归后，不像 SAS 那样会自动给出模型精确度的评价，需要人为操作计算 Python 专属的 AUC (Area Under Curve)，ROC 曲线与 X 轴围成的面积大小反映了模型的精度。本文将着重 AUC 值和 ROC 曲线背后的原理和 Python 代码实现。
1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。
模型上线之前可以利用测试数据集进行离线评估，主要指标可以根据具体的问题类型可以有以下的方案。
受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），是比较两个分类模型好坏的可视化工具。
在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？
2016年是人工智能发展的第60周年，人工智能已经走了很长一段路，随着AlphaGo的辉煌战绩的出现，又再次引爆了人工智能在各个领域的发展。回顾计算机视觉发展之路，才能让我们踩着历史的积淀，顺应发展的大潮，去探索未来。
跨性别者(TIs)表现出不同于其生理性别和心理性别的大脑结构变化。本文结合多变量和单变量的分析方法，证实TIs的大脑结构不同于男性和女性。对1753名顺性别者(CG，就是从心理上认同自己的生理性别)健康被试，基于体素的形态测量预处理后得到灰质分割结果，用于训练(N=1402)和验证(20%，N=351)可以对生理性别进行分类的支持向量机分类器。作为第二次验证，对1104名抑郁症患者进行分类。第三次验证使用与CG样本匹配的跨性别者女性(生理性别男、心理性别女，TW)样本。最后，通过控制性取向、年龄和大脑总体积的单变量分析，比较了CG男性、女性和TW跨性别激素治疗(CHT)前后的大脑体积。将生理性别分类器应用于跨性别者样本，真阳性率显著降低(TPR-男性=56.0%)。有抑郁者(TPR(真实标签正确预测)-男性=86.9%)与无抑郁者(TPR-男性=88.5%)的TPR差异无统计学意义(P>0.05)。对跨性别者样本的单变量分析表明，TW治疗前后在壳核和脑岛，CG女性和CG男性的脑结构存在差异，与全脑分析的结果一致。作者的结果支持这样的假设，即TW(跨性别者女性)的脑结构不同于其生物学性别(男性)的脑结构，也不同于他们感知的性别(女性)的脑结构。这一发现证实了TIs大脑结构发生变化，导致了与CG个体的不同。
ROC即Receiver Operating Characteristics, 中文一般翻译成“受试者工作特性曲线”。
人间出现一种怪病，患病人群平时正常，但偶尔暴饮暴食，这种病从外观和现有医学手段无法分辨。
OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向。可惜国内的科研院所，基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者，他们论文说有%90的正确识别率，结果只做了20个笔画简单的汉字（20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三），然后找了20个学生，各自手写了一遍。真的是为了论文而论文，而且很会选择样本（小而简单）
PR曲线实则是以precision（精准率）和recall（召回率）这两个变量而做出的曲线，其中recall为横坐标，precision为纵坐标。
在机器学习和数据科学的江湖中，评估模型的好坏是非常关键的一环。而 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和 AUC（Area Under Curve）正是评估分类模型性能的重要工具。
一、logistic回归模型概述 广义线性回归是探索“响应变量的期望”与“自变量”的关系，以实现对非线性关系的某种拟合。这里面涉及到一个“连接函数”和一个“误差函数”，“响应变量的期望”经过连接函数作用后，与“自变量”存在线性关系。选取不同的“连接函数”与“误差函数”可以构造不同的广义回归模型。当误差函数取“二项分布”而连接函数取“logit函数”时，就是常见的“logistic回归模型”，在0-1响应的问题中得到了大量的应用。 Logistic回归主要通过构造一个重要的
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