必需在机械学习和数据科学中评估模子性能，才华提出可靠、准确且高效的模子来举行任何类型的展望。一些常用的工具是混淆矩阵和 roc 曲线。两者都有差别的目的，准确相识何时使用它们关于稳健模子评估至关主要。在本博客中，我们将详细先容这两种工具，举行较量，最后提供有关何时在模子评估中使用这两种工具的指南。

必需在机械学习和数据科学中评估模子性能，才华提出可靠、准确且高效的模子来举行任何类型的展望。一些常用的工具是混淆矩阵和 ROC 曲线。两者都有差别的目的，准确相识何时使用它们关于稳健模子评估至关主要。在本博客中，我们将详细先容这两种工具，举行较量，最后提供有关何时在模子评估中使用这两种工具的指导。

相识混淆矩阵

混淆矩阵是一个表格用于可视化分类模子的执行情形。一样平常来说，它将模子的展望分为四类：

True Positives (TP)：模子准确展望正类。

True Negatives (TN)：模子准确展望负类。

False Positives (FP)：模子过失展望正类。

False Negatives (FN)：模子过失地展望了负类； II 类过失。

在二元分类的情形下，可以将它们设置在 2×2 矩阵中；在多类分类的情形下，它们被扩展到更大的矩阵。 

从混淆矩阵得出的要害指标

准确度：(TP TN) / (TP TN FP FN)

精度：TP / (TP FP)

召回率（迅速度）：TP / (TP FN)

F1 分数：2（精度 *召回）/（准确召回）

何时使用混淆矩阵

尤其是当您想要详细相识分类效果时，请使用混淆矩阵。它将为您提供对其在类中体现的细粒度剖析，更详细地说，是模子的弱点，例如高误报。

类不平衡数据集：准确率、召回率和 F1 分数是可以从混淆矩阵导出的一些指标。当您处置惩罚种别不平衡的情形时，这些指标会派上用场。它们真实地批注晰模子性能与准确性的较量。

二元和多类分类问题：混淆矩阵在二元分类问题中一样平常使用。只管云云，它仍然可以很容易地推广到预计在多个种别上训练的模子，成为一种多功效工具。

明确 ROC 曲线

吸收器操作特征 (ROC) 曲线是一个图表，说明二元分类器系统在区分阈值转变时的体现怎样。应通过绘制差别阈值设置下的真阳性率与假阳性率来建设 ROC 曲线。

真阳性率，召回率：TP / (TP FN)

误报率 (FPR)：FP / (FP TN) 

ROC 曲线下面积 (AUC-ROC) 通常用作汇总怀抱权衡模子区分正类和负类的能力。 AUC 为 1 对应于完善模子； AUC 为 0.5 对应于没有判别力的模子。

何时使用 ROC 曲线

ROC 曲线在以下场景中特殊有用：

二元分类器评估 ROC 曲线特定于二元分类使命，因此不可直接适用于多类问题。

较量多个模子 AUC-ROC 允许较量差别的模子通过单个标量值举行模子，与决议阈值的选择无关。

差别的决议阈值

当您想相识迅速度时，ROC 曲线会有所资助-差别阈值下的特异性权衡。 

混淆矩阵与 ROC 曲线：主要差别

1.粒度与概述

混淆矩阵：它提供了模子性能的逐类细分，这关于诊断特定类的模子问题很是有资助。

ROC 曲线：它给出了模子在所有可能阈值上的判别能力的整体情形，由 AUC 总结。

2.不平衡数据集

混淆矩阵：在种别不平衡的配景下，混淆矩阵中的精度和召回率等指标更能说明问题。

ROC 曲线：在数据集高度不平衡的情形下，ROC 曲线的信息量可能较少，由于它没有直接思量种别漫衍。

3.适用性

混淆矩阵：不但可以举行二元分类，还可以举行多类分类。

ROC 曲线：主要用于二元分类，只管可以扩展到多类分类类问题可用

4。阈值依赖性

混淆矩阵：在牢靠阈值盘算指标。

ROC 曲线：所有可能阈值的性能可视化。

何时使用哪个

是否需要使用混淆矩阵或 ROC 曲线取决于详细情形和详细需求。

混淆矩阵和 ROC 曲线之间的选择取决于您的详细需求和问题的配景。 

在以下情形下使用混淆矩阵：

您想详细相识模子在每个类别的性能。

您正在处置惩罚种别不平衡的数据，需要的不但仅是准确性指标。

您正在研究多类分类的模子评估。 

在以下情形下使用 ROC 曲线：

您想要较量差别阈值下差别二元分类器的性能。

您对模子区分类别的一样平常能力感兴趣。

您只需要一个汇总指标 – AUC – 来较量模子.

结论

混淆矩阵和 ROC 曲线关于任何数据科学家的技巧来说都是很是有用的增补。这两种工具提供了对模子性能的差别看法。例如，混淆矩阵善于提供特定于类的详细指标，这些指标关于准确明确模子的行为至关主要，尤其是关于不平衡的数据集。相比之下，ROC 曲线在捕获所有阈值上的二元分类器的整体区分力方面做得相当好。掌握每种手艺的详细优点和弱点，您将能够凭证您目今的特定模子评估需求应用准确的工具，构建更准确、更可靠、更有用的机械学习模子。

以上就是混淆矩阵与 ROC 曲线：何时使用哪个举行模子评估的详细内容，更多请关注本网内其它相关文章！