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作者 |MUSKAN097
编译 |VK
起源 |Analytics Vidhya
简介
你曾经胜利地构建了分类模型。你当初该怎么办？你如何评估模型的性能，也就是模型在预测后果方面的体现。为了答复这些问题，让咱们通过一个简略的案例钻研理解在评估分类模型时应用的度量。
让咱们通过案例钻研深刻理解概念
在这个全球化的时代，人们常常从一个中央旅行到另一个中央。因为乘客排队等待、办理登机手续、访问食品供应商以及应用卫生间等设施，机场可能会带来危险。在机场追踪携带病毒的乘客有助于避免病毒的流传。
考虑一下，咱们有一个机器学习模型，将乘客分为 COVID 阳性和阴性。在进行分类预测时，可能会呈现四种类型的后果：
真正例（TP）：当你预测一个察看值属于一个类，而它实际上属于那个类。在这种状况下，也就是预测为 COVID 阳性并且实际上也是阳性的乘客。
真反例（TN）：当你预测一个察看不属于一个类，它实际上也不属于那个类。在这种状况下，也就是预测为非 COVID 阳性（阴性）并且实际上不是 COVID 阳性（阴性）的乘客。
假正例（FalsePositive，FP）：当你预测一个察看值属于某个类，而实际上它并不属于该类时。在这种状况下，也就是预测为 COVID 阳性但实际上不是 COVID 阳性（阴性）的乘客。
假反例（FN）：当你预测一个察看不属于一个类，而它实际上属于那个类。在这种状况下，也就是预测为非 COVID 阳性（阴性）并且实际上是 COVID 阳性的乘客。
混同矩阵
为了更好地可视化模型的性能，这四个后果被绘制在混同矩阵上。
准确度
对！你说得对，咱们心愿咱们的模型能集中在真正的正例和反例。准确度是一个指标，它给出了咱们的模型正确预测的分数。模式上，准确度有以下定义：
准确度 = 正确预测数 / 预测总数。
当初，让咱们思考均匀每天有 50000 名乘客出行。其中有 10 个是 COVID 阳性。
进步准确率的一个简略办法是将每个乘客都归为 COVID 阴性。所以咱们的混同矩阵如下：
本案例的准确度为：
准确度 =49990/50000=0.9998 或 99.98%
神奇！！这是正确的？那么，这真的解决了咱们正确分类 COVID 阳性乘客的目标吗？
对于这个非凡的例子，咱们试图将乘客标记为 COVID 阳性和阴性，心愿可能辨认出正确的乘客，我能够通过简略地将每个人标记为 COVID 阴性来取得 99.98% 的准确率。
显然，这是一种比咱们在任何模型中见过的更准确的办法。但这并不能解决目标。这里的目标是辨认 COVID 阳性的乘客。在这种状况下，准确度是一个可怕的衡量标准，因为它很容易取得十分好的准确度，但这不是咱们感兴趣的。
所以在这种状况下，准确度并不是评估模型的好办法。让咱们来看看一个十分风行的措施，叫做召回率。
召回率（敏感度或真正例率）
召回率给出你正确辨认为阳性的分数。
当初，这是一项重要措施。在所有阳性的乘客中，你正确辨认的分数是多少。回到咱们以前的策略，把每个乘客都标为阴性，这样召回率为零。
Recall = 0/10 = 0
因而，在这种状况下，召回率是一个很好的衡量标准。它说，把每个乘客都认定为 COVID 阴性的可怕策略导致了零召回率。咱们想最大限度地进步召回率。
作为对上述每个问题的另一个侧面答复，请思考 COVID 的每一个问题。每个人走进机场，模型都会给他们贴上阳性标签。给每位乘客贴上阳性标签是不好的，因为在他们登机前，理论考察每一位乘客所需的费用是微小的。
混同矩阵如下：
召回率将是：
Recall = 10/(10+0) = 1
这是个大问题。因而，论断是，准确度是个坏主意，因为给每个人贴上负面标签能够进步准确度，但心愿召回率在这种状况下是一个很好的衡量标准，但起初意识到，给每个人贴上侧面标签也会减少召回率。
所以独立的召回率并不是一个好的衡量标准。
还有一种测量方法叫做精确度
精确度
精确度给出了所有预测为阳性后果中正确辨认为阳性的分数。
思考到咱们的第二个谬误策略，行将每位乘客标记为阳性，其精确度将为：
Precision = 10 / (10 + 49990) = 0.0002
尽管这个谬误的策略有一个好的召回值 1，但它有一个可怕的精确度值 0.0002。
这阐明单纯的召回并不是一个好的衡量标准，咱们须要思考精确度。
思考到另一种状况（这将是最初一种状况，我保障：P）将排名靠前的乘客标记为 COVID 阳性，即标记出患 COVID 的可能性最高的乘客。假如咱们只有一个这样的乘客。这种状况下的混同矩阵为：
精确度为：1/（1+0）=1
在这种状况下，精度值很好，然而让咱们检查一下召回率：
Recall = 1 / (1 + 9) = 0.1
在这种状况下，精度值很好，但召回值较低。
| 场景 | 准确度 | 召回率 | 精确度 |
|---|---|---|---|
| 将所有乘客分类为阴性 | 高 | 低 | 低 |
| 将所有乘客分类为阳性 | 低 | 高 | 低 |
| 排名靠前的乘客标记为 COVID 阳性 | 高 | 低 | 低 |
在某些状况下，咱们十分确定咱们想要最大限度地进步召回率或精确性，而代价是其他人。在这个标记乘客的案例中，咱们真的心愿能正确地预测 COVID 阳性的乘客，因为不预测乘客的正确性是十分低廉的，因为容许 COVID 阳性的人通过会导致流传的减少。所以咱们更感兴趣的是召回率。
可怜的是，你不能两者兼得：进步精确度会升高召回率，反之亦然。这称为准确度 / 召回率衡量。
准确度 / 召回率衡量
一些分类模型输入的概率介于 0 和 1 之间。在咱们将乘客分为 COVID 阳性和阴性的案例中，咱们心愿防止脱漏阳性的理论案例。特地是，如果一个乘客的确是阳性的，但咱们的模型无奈辨认它，这将是十分蹩脚的，因为病毒很有可能通过容许这些乘客登机而流传。所以，即便有一点狐疑有 COVID，咱们也要贴上阳性的标签。
所以咱们的策略是，如果输入概率大于 0.3，咱们将它们标记为 COVID 阳性。
这会导致较高的召回率和较低的精确度。
思考与此相反的状况，当咱们确定乘客为阳性时，咱们心愿将乘客分类为阳性。咱们将概率阈值设置为 0.9，即当概率大于或等于 0.9 时，将乘客分类为正，否则为负。
所以一般来说，对于大多数分类器来说，当你扭转概率阈值时，会在召回率和精确度之间进行衡量。
如果须要比拟具备不同准确召回值的不同型号，通常能够不便地将精度和召回合并为一个度量。对的！！咱们须要一个同时思考召回率和精确度的指标来计算性能。
F1 分数
它被定义为模型精度和召回率的和谐平均值。
你肯定想晓得为什么和谐均匀而不是简略均匀？咱们应用和谐平均值是因为它对十分大的值不敏感，不像简略的平均值。
比方说，咱们有一个精度为 1 的模型，召回率为 0 给出了一个简略的平均值为 0.5，F1 分数为 0。如果其中一个参数很低，第二个参数在 F1 分数中就不再重要了。F1 分数偏向于具备类似精确度和召回率的分类器。
因而，如果你想在精确度和召回率之间寻求均衡，F1 分数是一个更好的衡量标准。
ROC/AUC 曲线
ROC 是另一种罕用的评估工具。它给出了模型在 0 到 1 之间每一个可能的决策点的敏感性和特异性。对于具备概率输入的分类问题，阈值能够将概率输入转换为分类。所以通过扭转阈值，能够扭转混同矩阵中的一些数字。但这里最重要的问题是，如何找到适合的阈值？
对于每个可能的阈值，ROC 曲线绘制假正例率与真正例率。
假正例率：被谬误分类为正例的反例实例的比例。
真正例率：正确预测为正例的正例实例的比例。
当初，思考一个低阈值。因而，在所有按升序排列的概率中，低于 0.1 的被认为是负的，高于 0.1 的都被认为是正的。抉择阈值是自在的
然而如果你把你的门槛设得很高，比方 0.9。
以下是同一模型在不同阈值下的 ROC 曲线。
从上图能够看出，真正例率以更高的速率减少，但在某个阈值处，TPR 开始逐步减小。每减少一次 TPR，咱们就要付出代价—FPR 的减少。在初始阶段，TPR 的减少高于 FPR
因而，咱们能够抉择 TPR 高而 FPR 低的阈值。
当初，让咱们看看 TPR 和 FPR 的不同值通知了咱们对于这个模型的什么。
对于不同的模型，咱们会有不同的 ROC 曲线。当初，如何比拟不同的模型？从下面的曲线图能够看出，曲线在下面代表模型是好的。比拟分类器的一种办法是测量 ROC 曲线下的面积。
AUC（模型 1）>AUC（模型 2）>AUC（模型 2）
因而模型 1 是最好的。
总结
咱们理解了用于评估分类模型的不同度量。何时应用哪些指标次要取决于问题的性质。所以当初回到你的模型，问问本人你想要解决的次要目标是什么，抉择正确的指标，并评估你的模型。
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