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在评估模型时，尽管准确性是训练阶段模型评估和利用模型调整的重要指标，但它并不是模型评估的最佳指标，咱们能够应用几个评估指标来评估咱们的模型。
因为咱们用于构建大多数模型的数据是不均衡的，并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中，我将探讨和解释其中的一些办法，并给出应用 Python 代码的示例。
混同矩阵
对于分类模型应用混同矩阵是一个十分好的办法来评估咱们的模型。它对于可视化的了解预测后果是十分有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示进去。并且它提供了无关模型如何解释预测的信息。混同矩阵可用于二元和多项分类。它由四个矩阵组成：
#Import Libraries:
from random import random
from random import randint
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
from sklearn.metrics import roc_curve
#Fabricating variables:
#Creating values for FeNO with 3 classes:
FeNO_0 = np.random.normal(15,20, 1000)
FeNO_1 = np.random.normal(35,20, 1000)
FeNO_2 = np.random.normal(65, 20, 1000)
#Creating values for FEV1 with 3 classes:
FEV1_0 = np.random.normal(4.50, 1, 1000)
FEV1_1 = np.random.uniform(3.75, 1.2, 1000)
FEV1_2 = np.random.uniform(2.35, 1.2, 1000)
#Creating values for Bronco Dilation with 3 classes:
BD_0 = np.random.normal(150,49, 1000)
BD_1 = np.random.uniform(250,50,1000)
BD_2 = np.random.uniform(350, 50, 1000)
#Creating labels variable with two classes (1)Disease (0)No disease:
no_disease = np.zeros((1500,), dtype=int)
disease = np.ones((1500,), dtype=int)
#Concatenate classes into one variable:
FeNO = np.concatenate([FeNO_0, FeNO_1, FeNO_2])
FEV1 = np.concatenate([FEV1_0, FEV1_1, FEV1_2])
BD = np.concatenate([BD_0, BD_1, BD_2])
dx = np.concatenate([not_asma, asma])
#Create DataFrame:
df = pd.DataFrame()#Add variables to DataFrame:
df['FeNO'] = FeNO.tolist()
df['FEV1'] = FEV1.tolist()
df['BD'] = BD.tolist()
df['dx'] = dx.tolist()
#Create X and y:
X = df.drop('dx', axis=1)
y = df['dx']#Train and Test split:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20)
#Build the model:
logisticregression = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)
#Print accuracy metrics:
print("training set score: %f" % logisticregression.score(X_train, y_train))
print("test set score: %f" % logisticregression.score(X_test, y_test))
当初咱们能够构建混同矩阵并查看咱们的模型了:
# Predicting labels from X_test data
y_pred = logisticregression.predict(X_test)
# Create the confusion matrix
confmx = confusion_matrix(y_test, y_pred)
f, ax = plt.subplots(figsize = (8,8))
sns.heatmap(confmx, annot=True, fmt='.1f', ax = ax)
plt.xlabel('Predicted Labels')
plt.ylabel('True Labels')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show();
能够看到，模型未能对 42 个标签 [1] 和 57 个标签 [0] 的进行分类。
下面的办法是二分类的状况，建设多分类的混同矩阵的步骤是类似的。
#Fabricating variables:
#Creating values for FeNO with 3 classes:
FeNO_0 = np.random.normal(15,20, 1000)
FeNO_1 = np.random.normal(35,20, 1000)
FeNO_2 = np.random.normal(65, 20, 1000)
#Creating values for FEV1 with 3 classes:
FEV1_0 = np.random.normal(4.50, 1, 1000)
FEV1_1 = np.random.normal(3.75, 1.2, 1000)
FEV1_2 = np.random.normal(2.35, 1.2, 1000)
#Creating values for Broncho Dilation with 3 classes:
BD_0 = np.random.normal(150,49, 1000)
BD_1 = np.random.normal(250,50,1000)
BD_2 = np.random.normal(350, 50, 1000)
#Creating labels variable with three classes:
no_disease = np.zeros((1000,), dtype=int)
possible_disease = np.ones((1000,), dtype=int)
disease = np.full((1000,), 2, dtype=int)
#Concatenate classes into one variable:
FeNO = np.concatenate([FeNO_0, FeNO_1, FeNO_2])
FEV1 = np.concatenate([FEV1_0, FEV1_1, FEV1_2])
BD = np.concatenate([BD_0, BD_1, BD_2])
dx = np.concatenate([no_disease, possible_disease, disease])
#Create DataFrame:
df = pd.DataFrame()
#Add variables to DataFrame:
df['FeNO'] = FeNO.tolist()
df['FEV1'] = FEV1.tolist()
df['BD'] = BD.tolist()
df['dx'] = dx.tolist()
#Creating X and y:
X = df.drop('dx', axis=1)
y = df['dx']#Data split into train and test:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20)#Fit Logistic Regression model:
logisticregression = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)
#Evaluate Logistic Regression model:
print("training set score: %f" % logisticregression.score(X_train, y_train))
print("test set score: %f" % logisticregression.score(X_test, y_test))
当初咱们来创立混同矩阵
# Predicting labels from X_test data
y_pred = logisticregression.predict(X_test)
# Create the confusion matrix
confmx = confusion_matrix(y_test, y_pred)
f, ax = plt.subplots(figsize = (8,8))
sns.heatmap(confmx, annot=True, fmt='.1f', ax = ax)
plt.xlabel('Predicted Labels')
plt.ylabel('True Labels')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show();
通过观察混同矩阵，咱们能够看到标签 [1] 的错误率更高，因而是最难分类的。
评估指标
在机器学习中，有许多不同的指标用于评估分类器的性能。最罕用的是:
- 准确性Accuracy: 咱们的模型在预测后果方面有多好。此指标用于度量模型输入与指标后果的靠近水平（所有样本预测正确的比例）。
- 精度Precision: 咱们预测的正样本有多少是正确的? 查准率（预测为正样本中，有多少理论为正样本，预测的正样本有多少是对的）
- 召回Recall: 咱们的样本中有多少是指标标签? 查全率（有多少正样本被预测了，所有正样本中能预测对的有多少）
- F1 Score:是查准率和查全率的加权平均值。
咱们还是应用后面示例中构建的数据和模型来构建混同矩阵。应用 sklearn 打印所需模型的评估指标是非常简单的，所以咱们这里间接应用现有的函数 classification_report：
# Printing the model scores:
print(classification_report(y_test, y_pred))
能够看到，标签 [0] 的精度更高，标签 [1] 的 f1 分数更高。在二分类的混同矩阵中，咱们看到了标签 [1] 的谬误分类数据较少。
对于多标签分类
# Printing the model scores:
print(classification_report(y_test, y_pred))
通过混同矩阵，能够看到标签 [1] 是最难分类的，标签 [1] 的准确率、召回率和 f1 分数也是一样的。
ROC 和 AUC
ROC 曲线，是一种图形示意，它阐明了二元分类器零碎在其判断阈值变动时的性能。ROC 曲线下的面积通常用于掂量测试的有用性，其中更大的面积意味着更有用的测试。ROC 曲线显示了假阳性率 (FPR) 与真阳性率 (TPR) 的比照。
#Get the values of FPR and TPR:
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test,logisticregression.decision_function(X_test))
plt.xlabel("FPR")
plt.ylabel("TPR (recall)")
plt.title("roc_curve");
# find threshold closest to zero:
close_zero = np.argmin(np.abs(thresholds))
plt.plot(fpr[close_zero], tpr[close_zero], 'o', markersize=10,
label="threshold zero", fillstyle="none", c='k', mew=2)
plt.legend(loc=4)
PR(precision recall)曲线
在 P - R 曲线中，Precision 为横坐标，Recall 为纵坐标。在 ROC 曲线中曲线越凸向左上角越好，在 P - R 曲线中，曲线越凸向右上角越好。P- R 曲线判断模型的好坏要依据具体情况具体分析，有的我的项目要求召回率较高、有的我的项目要求准确率较高。P- R 曲线的绘制跟 ROC 曲线的绘制是一样的，在不同的阈值下失去不同的 Precision、Recall，失去一系列的点，将它们在 P - R 图中绘制进去，并顺次连接起来就失去了 P - R 图。
PR 曲线只是一个图形，y 轴上有 Precision 值，x 轴上有 Recall 值。换句话说，PR 曲线在 y 轴上蕴含 TP/(TP+FN)，在 x 轴上蕴含 TP/(TP+FP)。
ROC 曲线是蕴含 x 轴上的 Recall = TPR = TP/(TP+FN) 和 y 轴上的 FPR = FP/(FP+TN) 的图。ROC 曲线并且不会事实假阳性率与假阴性率，而是绘制真阳性率与假阳性率。
PR 曲线通常在波及信息检索的问题中更为常见，不同场景对 ROC 和 PRC 偏好不一样，要依据理论状况区别对待。
#Get precision and recall thresholds:
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test,logisticregression.decision_function(X_test))
# find threshold closest to zero:
close_zero = np.argmin(np.abs(thresholds))
#Plot curve:
plt.plot(precision[close_zero],
recall[close_zero],
'o',
markersize=10,
label="threshold zero",
fillstyle="none",
c='k',
mew=2)
plt.plot(precision, recall, label="precision recall curve")
plt.xlabel("precision")
plt.ylabel("recall")
plt.title("precision_recall_curve");
plt.legend(loc="best")
https://avoid.overfit.cn/post/decf6f5fade44ffa98554368173062b0
作者：Carla Martins
