文章转载自:https://blog.csdn.net/shanshangyouzhiyangM/article/details/84943011
为自己学习使用
方便阅读查看 还请见谅
- 1)正确率(accuracy)
正确率是我们最常见的评价指标,accuracy = (TP+TN)/(P+N),这个很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好;
- 2)错误率(error rate)
错误率则与正确率相反,描述被分类器错分的比例,error rate = (FP+FN)/(P+N),对某一个实例来说,分对与分错是互斥事件,所以accuracy =1 - error rate;
- 3)灵敏度(sensitive)
sensitive = TP/P,表示的是所有正例中被分对的比例,衡量了分类器对正例的识别能力;
- 4)特效度(specificity)
specificity = TN/N,表示的是所有负例中被分对的比例,衡量了分类器对负例的识别能力;
- 5)精度(precision)
精度是精确性的度量,表示被分为正例的示例中实际为正例的比例,precision=TP/(TP+FP);
- 6)召回率(recall)
召回率是覆盖面的度量,度量有多个正例被分为正例,recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive,可以看到召回率与灵敏度是一样的。
TP(True Positive): 真实为0,预测也为0
FN(False Negative): 真实为0,预测为1
FP(False Positive): 真实为1,预测为0
TN(True Negative): 真实为1,预测也为1
FN:False Negative,被判定为负样本,但事实上是正样本。
FP:False Positive,被判定为正样本,但事实上是负样本。
TN:True Negative,被判定为负样本,事实上也是负样本。
TP:True Positive,被判定为正样本,事实上也是正样本。
accuracy(总体准确率)
:分类模型总体判断的准确率(包括了所有class的总体准确率)
precision(单一类准确率) : 预测为0的准确率
回归率 : 真实为0的准确率
: 真实为1的准确率
: 预测为1的准确率
: 对于某个分类,综合了Precision和Recall的一个判断指标,F1-Score的值是从0到1的,1是最好,0是最差
: 另外一个综合Precision和Recall的标准,F1-Score的变形
混淆矩阵
在机器学习中尤其是统计分类中,混淆矩阵(confusion matrix),也被称为错误矩阵(error matrix)。
矩阵的每一列表达了分类器对于样本的类别预测,二矩阵的每一行则表达了版本所属的真实类别
之所以叫做’混淆矩阵‘,是因为能够很容易的看到机器学习有没有将样本的类别给混淆了。
接着二分类的举例子:
举一个三分类的例子:
举例子:
top1 和top5的计算
top1----- 就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果,如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确,则预测正确。否则预测错误
top5----- 就是最后概率向量最大的前五名中,只要出现了正确概率即为预测正确。否则预测错误。
1 在每次迭代中计算top1和top5,然后求平均
计算代码:
输入是模型输出(batch_size×num_of_class),目标label(num_of_class向量),元组(分别向求top几)
def accuracy(output, target, topk=(1,)): """Computes the [email protected] for the specified values of k""" maxk = max(topk) batch_size = target.size(0)
_, pred = output.topk(maxk, 1, True, True) # 返回最大的k个结果(按最大到小排序) pred = pred.t() # 转置 correct = pred.eq(target.view(1, -1).expand_as(pred)) res = [] for k in topk: correct_k = correct[:k].view(-1).float().sum(0, keepdim=True) res.append(correct_k.mul_(100.0 / batch_size)) return res
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
计算代码的使用:
改代码中计算了top1和top5
def validate(val_loader, model, criterion): batch_time = AverageMeter() losses = AverageMeter() top1 = AverageMeter() top5 = AverageMeter()
# switch to evaluate mode model.eval() for i, (input, target) in enumerate(val_loader): target = target.cuda(async=True) input_var = torch.autograd.Variable(input, volatile=True) target_var = torch.autograd.Variable(target, volatile=True) # compute output output = model(input_var) loss = criterion(output, target_var) # measure accuracy and record loss prec1, prec5 = accuracy(output.data, target, topk=(1, 5)) losses.update(loss.data[0], input.size(0)) top1.update(prec1[0], input.size(0)) top5.update(prec5[0], input.size(0)) return top1.mean()
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
2 在每次迭代中计算混淆矩阵,然后求top1(即为准确率)
!!!需要注意,我们平时说的top1就是准确率
def val(model, dataloader): ''' 计算模型在验证集上的准确率等信息,用以辅助训练 '''
opt = DefaultConfig() # 把模型设为验证模式 model.eval() confusion_matrix = meter.ConfusionMeter(opt.num_of_class) for ii, data in enumerate(dataloader): input, label = data val_input = Variable(input, volatile=True) val_label = Variable(label.long(), volatile=True) if opt.use_gpu: val_input = val_input.cuda() val_label = val_label.cuda() score = model(val_input) confusion_matrix.add(score.data.squeeze(), label.long()) # 把模型恢复为训练模式 model.train() cm_value = confusion_matrix.value() accuracy = 0 for i in range(opt.num_of_class): accuracy += 100. * cm_value[i][i] / (cm_value.sum()) return confusion_matrix, accuracy
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
每一类的准确率
计算每一类的分类精度,进而求总体的平均精度是分类问题很常用的评价指标,当我们计算出混淆矩阵之后,需要对混淆矩阵进行量化分析,最明显的指标就是计算分类精度,下面提供一种计算方面,使用sk-learn的api
np.diag是将对角线的值取出来,也就是正确分类的样本数的分布,axis=1,是行维度,实际就是预测样本数分布,np.sum就是将预测的每类样本数进行求和。
nan_to_num是将部分真除之后会出现nan的数转成0值,从each_acc可以看出每类的分类精度,第一类是1,第二个bird没有正确分类的个数,第三个是2/3,得出每类精度之后再求平均精度。
总结
Specificity,Recall,Precision等只是计算某一分类的特性,而Accuracy和F1-Score这些是判断分类模型总体的标准。我们可以根据实际需要,得出不同的效果。