典型分类器评价指标及实例

一、概述

• 在NLP中，经常需要使用机器学习的分类器。
• 衡量分类器最常见的指标：准确率与召回率、准确度与F1-Score以及ROC与AUC。
• 注意：本文以 Scikit-Learn 为环境

二、实验数据

1、导入相关库

from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
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2、生成数据

为了演示，我们生成数据，数据一共1000条记录，每条记录100个特征，内容随机生成。

## 数据集生成
x, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=100, n_redundant=0, random_state=1)
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=555)
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3、分类器训练与预测

## KNN训练与预测
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(train_X, train_y)
pred_y = knn.predict(test_X)
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三、混淆矩阵(Confusion Matrix)

1、概述

混淆矩阵(Confusion Matrix)：将分类问题按照真实情况与判别情况两个维度进行归类的一个矩阵，在二分类问题中，可以用一个 $2\times 2$ 的矩阵表示。

• 如下图所示，TP 表示实际为真预测为真，TN 表示实际为假预测为假，FN 表示实际为真预测为假，通俗讲就是漏报了，FP 表示实际为假预测为真，通俗讲就是误报了。

2、实现

from sklearn.metrics import confusion_matrix

conf_m = confusion_matrix(test_y, pred_y)
print('confusion matrix: \n', conf_m)
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输出结果

confusion matrix: 
 [[59 49]
 [17 75]]
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四、准确率与召回率

1、概述

机器学习中最基本指标是 召回率(Recall Rate，也称 查全率) 和 准确率(Precision Rate，也称查准率)。其计算公式如下：
$$precision=\frac{TP}{TP+FP}$$
$$recall=\frac{TP}{TP+FN}$$

通俗示例：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网，逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。那么，这些指标分别如下：

$$precision=\frac{700}{700+200+100}=70\%$$
$$recall=\frac{700}{1400}=50\%$$

2、实现

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

precision = precision_score(test_y, pred_y)
print("precision score: ", precision)
recall = recall_score(test_y, pred_y)
print("recall score: ", recall)
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输出结果

precision score:  0.6048387096774194
recall score:  0.8152173913043478
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五、准确度 与 F1-Score

1、概述

• 准确度（Accuracy） ：对检测结果一个均衡的评价，对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是 0-1损失 时测试数据集上的准确率。它的定义如下：
  $$Accuracy=\frac{TP+TN}{P+N}=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$$

• F1-Score：对准确率和召回率的一个均衡评价，F1值就是精确值和召回率的调和均值, 也就是
  $$\frac{2}{F_1}=\frac{1}{Precision}+\frac{1}{Recall}$$
  也就是
  $$F_1=\frac{2Precision\times Recall}{Precision+Recall}=\frac{2TP}{2TP+FP+FN}$$
  ​
  国内外不少数据挖掘比赛都是重点关注F1-Score的值。

2、实现

from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score

acc = accuracy_score(test_y, pred_y)
print("accuracy score: ", acc)
f1 = f1_score(test_y, pred_y)
print("F1 score: ", f1)
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输出结果

accuracy score:  0.67
F1 score:  0.6944444444444445
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六、ROC 与 AUC

1、概述

ROC（Receiver Operating Characteristic Curve，受试者工作特征曲线）：以TPR（True Position Rate，真阳性率）为纵坐标，FPR（False Position Rate，假阳性率）为横坐标绘制的曲线，是反映灵敏性和特效性连续变量的综合指标。一般认为ROC越光滑说明分类算法过拟合的概率越低，越接近左上角说明分类性能越好。

AUC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve） 就是量化衡量ROC分类性能的指标，如下图所示，物理含义是ROC曲线的面积，AUC越大越好。

2、实现

from sklearn.metrics import auc, roc_curve, roc_auc_score
import matplotlib.pyplot as plt

f_pos, t_pos, thresh = roc_curve(test_y, pred_y)
auc_area = auc(f_pos, t_pos)
plt.plot(f_pos, t_pos, 'darkorange', lw=2, label='AUC = %.2f' % auc_area)
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', linestyle='--')
plt.title('ROC')
plt.ylabel('True Pos Rate')
plt.xlabel('False Pos Rate')
plt.show()

print("AUC: ", roc_auc_score(test_y, pred_y))
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输出结果

AUC:  0.680756843800322
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