spark mllib源码分析之二分类逻辑回归的评价指标_使用逻辑回归解决二分类问题时,使用哪种度量指标评价分类器性能?

在逻辑回归分类中，我们评价分类器好坏的主要指标有精准率（precision），召回率（recall），F-measure，AUC等，其中最常用的是AUC，它可以综合评价分类器性能，其他的指标主要偏重一些方面。我们介绍下spark中实现的这些评价指标，便于使用spark训练模型后，对训练结果进行评估。

1. 评价指标##

1.1. 混淆矩阵###

混淆矩阵(confusion matrix)用一张简单的表格，反应分类器对样本分类的情况

0/1代表两类样本，下面解释下表格中的含义

• TP：真阳性，预测是1，实际也是1
• FP：假阳性，预测是1，实际是0
• TN：真阴性，预测是0，实际也是0
• FN：假阴性，预测是0，实际是1

不难看出，这个矩阵一条对角线上带T的是预测正确的样本（数量），另外一条对角线上带F的是预测错误的样本。

1.2. 基础指标

由这个矩阵，我们可以计算一系列衡量分类器性能的指标

• 准确率（Accuracy Rate）

$$(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)$$
分类器分对的样本在总样本中的比例

• 精准度（Precision）

$$TP/(TP+FP)\cdots (1)$$
真正的正样本在分类器分出的正样本中的比例

• 召回率（Recall）

$$TP/(TP+FN)\cdots (2)$$
样本中正例被正确分类的比例

• TPR（True Positive Rate），同召回率
• FPR（False Positive Rate）

$$FP/(FP+TN)\cdots (3)$$
被错误分成正例的样本在实际负例样本中的比例

1.3. F-measure

也称F-score，综合考虑precision和recall，经常用在信息检索中

F β = (