在看论文的过程中发现了有很多模型好坏的评价指标，有比较常见的指标，也有一些从未了解到的评价指标，是时候来整理一波了，以便后续学习查缺补漏。

常见概念：

---

• 真正(True Positive , TP)：被模型预测为正的正样本。
• 假正(False Positive , FP)：被模型预测为正的负样本。
• 假负(False Negative , FN)：被模型预测为负的正样本。
• 真负(True Negative , TN)：被模型预测为负的负样本。
•  
• 真正率(True Positive Rate,TPR)：TPR=TP/(TP+FN)，即被预测为正的正样本数 /正样本实际数。
• 假正率(False Positive Rate,FPR) ：FPR=FP/(FP+TN)，即被预测为正的负样本数 /负样本实际数。
• 假负率(False Negative Rate,FNR) ：FNR=FN/(TP+FN)，即被预测为负的正样本数 /正样本实际数。
• 真负率(True Negative Rate,TNR)：TNR=TN/(TN+FP)，即被预测为负的负样本数 /负样本实际数/2

1、混淆矩阵

混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。

2、准确率（Accuracy）

分类精确率：分类器正确分类的样本数与总样 本数之比，数值越高，性能越好

即正确预测的正反例数 /总数

总结：

适用于正例样本和反例样本平衡的条件下，虽然准确率能够判断总的正确率，但是在样本不均衡的情况下，并不能作为很好的指标来衡量结果。比如在样本集中，正样本有90个，负样本有10个，样本是严重的不均衡。对于这种情况，我们只需要将全部样本预测为正样本，就能得到90%的准确率，但是完全没有意义。对于新数据，完全体现不出准确率。因此，在样本不平衡的情况下，得到的高准确率没有任何意义，此时准确率就会失效。所以，我们需要寻找新的指标来评价模型的优劣。

3、精确率（Precision）

精确率容易和准确率被混为一谈。其实，精确率只是针对预测正确的正样本而不是所有预测正确的样本。表现为预测出是正的里面有多少真正是正的。可理解为查准率。即预测为正样本的样本中真正为正样本 所占的比例。

正确预测的正例数 /预测正例总数

总结：

适用于样本不平衡，且正例样本较多的情况，精确率和准确率看上去有些类似，但是是两个完全不同的概念。精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。

4、召回率（Recall）

召回率表现出在实际正样本中，分类器能预测出多少。与真正率相等，可理解为查全率（这个经常和准确率搞混淆，实际上通俗来讲精确率表示找的对，召回率表示找的全）。
Recall = TP/(TP+FN)，即正确预测的正例数 /实际正例总数（正样本中被成功预测为正样本的比例）

总结:

下面我们通过一个简单例子来看看精确率和召回率的关系。假设一共有10篇文章，里面4篇是你要找的。根据你的算法模型，你找到了5篇，但实际上在这5篇之中，只有3篇是你真正要找的。那么算法的精确率（找对率）是3/5=60%，也就是你找的这5篇，有3篇是真正对的。算法的召回率（找全率）是3/4=75%，也就是需要找的4篇文章，你找到了其中三篇。通常以精确率还是以召回率作为评价指标，需要根据具体问题而定。

5、F1分数

为例理解这个F1分数，先来看看P-R图，精确率和召回率又被叫做查准率和查全率，可以通过P-R图进行表示：

在评价模型好坏的情况下，我们希望精确率和召回率都很高，但实际上是矛盾的，上述两个指标是矛盾体，无法做到双高。因此，选择合适的阈值点，就需要根据实际问题需求，比如我们想要很高的精确率，就要牺牲掉一些召回率。想要得到很高的召回率，就要牺牲掉一些精准率。但通常情况下，我们可以根据他们之间的平衡点（在曲线中查全率和查准率相等的点），定义一个新的指标：F1分数(F1-Score)。F1分数同时考虑精确率和召回率，让两者同时达到最高，取得平衡。（在P-R曲线中平衡点越接近(1.0,1.0)该点的模型越好）

F1分数表达式为：

6、Roc曲线

真正率：

  

假正率：

TPR和FPR分别是基于实际表现1、0出发的，也就是说在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。因此，无论样本是否均衡，都不会被影响。继续用上面例子，总样本中有90%的正样本，10%的负样本。TPR能够得到90%正样本中有多少是被真正覆盖的，而与那10%无关。同理FPR能够得到10%负样本中有多少是被覆盖的，而与那90%无关。因此我们从实际表现的各个结果出发，就能避免样本不平衡的问题，这就是为什么用TPR和FPR作为ROC、AUC指标的原因。

ROC曲线中的四个点和一条线:
点(0,0)：即FPR=TPR=0，FP＝TP＝0，（假的正是0，真的正也是0，即我没把任意一个样例预测为正）分类器把每个实例都预测为负类。 一般
点(1,0)：即FPR=1，TPR=0，故FN=0,FP=0,都错了，最差分类器，避开了所有正确答案。 最差
点(0,1)：即FPR=0, TPR=1，故TP=0,TN=0,将所有的样本都正确分类。 最好
点(1,1)：故FN=0,TN=0,我没把任意一个样例预测为负，分类器把每个实例都预测为正类。一般
总之：ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。而且一般来说，如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的过拟合。

7、AUC

AUC(Area Under Curve) 表示ROC中曲线下的面积，用于判断模型的优劣。如ROC曲线所示，连接对角线的面积刚好是0.5，对角线的含义也就是随机判断预测结果，正负样本覆盖应该都是50%。另外，ROC曲线越陡越好，所以理想值是1，即正方形。所以AUC的值一般是介于0.5和1之间的。AUC评判标准可参考如下

• 0.5-0.7：效果较低。
• 0.7-0.85：效果一般。
• 0.85-0.95：效果很好。
• 0.95-1：效果非常好。