stairstep area of the plot - at the edges of these steps a small change Precision, recall, sensitivity and specificity are terms that help us recognise this naive behaviour.
low false positive rate, and high recall relates to a low false negative system with high precision but low recall is just the opposite, returning very In information retrieval, precision is a multi-label settingsOut:Out: a precision-recall curve by considering each element of the label indicator A high area under the curve represents definition of precision (Recall is defined as The relationship between recall and precision can be observed in the In information retrieval, precision is a measure of result relevancy, while recall is a measure of how many truly relevant results are returned. in the threshold considerably reduces precision, with only a minor gain in classes are very imbalanced. matrix as a binary prediction (micro-averaging).NoteTry to differentiate the two first classes of the iris dataOut:Out:We create a multi-label dataset, to illustrate the precision-recall in Precision and recall are measurements for the accuracy of information retrieval, classification, and identification within a computer program. average precision to multi-class or multi-label classification, it is necessary ConfusionMatrixを勉強したけど、ほんと混乱したよ。さらに、そこから「Precision(適合率)」と「Recall(再現率)」というものも勉強したよ。PrecisionとRecallを見ることでより良いモデルが作れそうだね。ConfusionMatrixを勉強しましたが、ConfusionMatrix自体は予測値の正解と不正解の内訳を表示するただの表にとどまっています。この数値をもとに分析するには何かしらの計算で求められる数値を改善したり、そういったアプローチが必要だと思います。そこで出てくる「適合率」と「再現率」というものを勉強しました。ConfusionMatrixについてはこちらの記事もご参考ください。・機械学習プログラミングを勉強している人・機械学習の適合率、再現率を勉強している人・scikit-learnで適合率、再現率を計算したい人「Precision」は日本語で「適合率」とかよんだりするようです。直訳すると精度なんですが、予測値に対する正解率の割合みたいなイメージで「予測値」がどれだけ正解しているかを示す割合になります。前回の表で見てみると、前回の乳がんデータ分類で、アルゴリズムが「1」と予測した答えのうち、正解したものは88個でした。「1と予測したデータ全体」は「7+88=95個」あるので、その割合、0.9263…が答えデータ「1」に対するPrecisionとなります。同様に、予測した「0」にも同じ計算を行うことで、Precisionを求めることができます。再現率は英語で「Recall」と呼びます。今度は、教師の答えデータに対してどれだけ予測値が正解しているか、という数値になります。これは予測値がどれだけ再現できているか、という意味になると思います。こちらも同様に、教師答え「1」に対するRecallも計算できます。import~乳がんデータを読み込み、ロジスティック回帰を作成しています。今までは、cls.scoreとすることで、正解率を算出できました。次のようにすることで、同じように正解率を出すことができます。accuracy_scoreは、アルゴリズムのscoreと同じ結果が得られます。データを準備する部分が長いのでscoreを使うより行数が増えてしましますが、scikit-learnのアルゴリズムでなくても、教師の答えデータとアルゴリズムの予測データがあるは正解率が出せますので、scikit-learn以外のアルゴリズムを利用した時などでも利用できます。sckearnのmetricsから、precision_scoreとrecall_scoreを読み込みます。pos_labelというパラメータで、どの答えに対してPrecisionとRecallを出すのかを指定することができます。デフォルトでは1に設定してありますが、ここはパラメータで明記しておいたほうがわかりやすいと思います。ちなみに、今までやったそれぞれの答えに対するPrecisionやRecallを一括で出してくれるものが、classification_reportです。このように一括で先ほどの数値を算出することができました。f1 scoreは、調和平均といって、パーセントを平均する数値らしいです。supportはそれぞれのデータの個数を表示しています。とりあえずclassification_reportしておけば全部の値が見られるね。 the output of a classifier. The precision-recall curve shows the tradeoff between precision and recall for different threshold. My question is, to get the precision/recall estimates, should I take the mean of the non-NaN values from X (= precision) and the mean of the non-NaN values from Y (= recall) or is there another computation involved into getting a single value that represents these rates?
A
training labels.