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分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）等。
这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1 score进行讲解，ROC曲线可以参考我的这篇文章：sklearn ROC曲线使用。
混淆矩阵
如上图所示，要了解各个评价指标，首先需要知道混淆矩阵，混淆矩阵中的P表示Positive，即正例或者阳性，N表示Negative，即负例或者阴性。
表中FP表示实际为负但被预测为正的样本数量，TN表示实际为负被预测为负的样本的数量，TP表示实际为正被预测为正的样本数量，FN表示实际为正但被预测为负的样本的数量。
另外，TP+FP=P’表示所有被预测为正的样本数量，同理FN+TN为所有被预测为负的样本数量，TP+FN为实际为正的样本数量，FP+TN为实际为负的样本数量。
准确率结合上面的混淆矩阵，公式还可以这样写： 
准确率是分类问题中最简单直观的评价指标，但存在明显的缺陷。比如如果样本中有99%的样本为正样本，那么分类器只需要一直预测为正，就可以得到99%的准确率，但其实际性能是非常低下的。也就是说，当不同类别样本的比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。
下面我们看一下sklearn中计算准确率的示例：
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = [0, 2, 1, 3]
y_true = [0, 1, 2, 3]
print(accuracy_score(y_true, y_pred)) # 0.5
print(accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)) # 2
# 在具有二元标签指示符的多标签分类案例中
print(accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2))))
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发表于 2020-5-13 08:32:38
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