必须在机器学习和数据科学中评估模型性能，才能提出可靠、准确且高效的模型来进行任何类型的预测。一些常用的工具是混淆矩阵和 ROC 曲线。两者都有不同的目的，准确了解何时使用它们对于稳健模型评估至关重要。在本博客中，我们将详细介绍这两种工具，进行比较，最后提供有关何时在模型评估中使用这两种工具的指南。
必须在机器学习和数据科学中评估模型性能，才能提出可靠、准确且高效的模型来进行任何类型的预测。一些常用的工具是混淆矩阵和 ROC 曲线。两者都有不同的目的，准确了解何时使用它们对于稳健模型评估至关重要。在本博客中，我们将详细介绍这两种工具，进行比较，最后提供有关何时在模型评估中使用这两种工具的指导。
混淆矩阵是一个表格用于可视化分类模型的执行情况。一般来说，它将模型的预测分为四类：
True Positives (TP)：模型正确预测正类。
True Negatives (TN)：模型正确预测负类。
False Positives (FP)：模型错误预测正类。
False Negatives (FN)：模型错误地预测了负类； II 类错误。
在二元分类的情况下，可以将它们设置在 2x2 矩阵中；在多类分类的情况下，它们被扩展到更大的矩阵。
准确度：(TP TN) / (TP TN FP FN)
精度：TP / (TP FP)
召回率（灵敏度）：TP / (TP FN)
F1 分数：2（精度 *召回）/（精确召回）
尤其是当您想要详细了解分类结果时，请使用混淆矩阵。它将为您提供对其在类中表现的细粒度分析，更具体地说，是模型的弱点，例如高误报。
类不平衡数据集：准确率、召回率和 F1 分数是可以从混淆矩阵导出的一些指标。当您处理类别不平衡的情况时，这些指标会派上用场。它们真实地表明了模型性能与准确性的比较。
二元和多类分类问题：混淆矩阵在二元分类问题中日常使用。尽管如此，它仍然可以很容易地推广到估计在多个类别上训练的模型，成为一种多功能工具。
接收器操作特征 (ROC) 曲线是一个图表，说明二元分类器系统在区分阈值变化时的表现如何。应通过绘制不同阈值设置下的真阳性率与假阳性率来创建 ROC 曲线。
真阳性率，召回率：TP / (TP FN)
误报率 (FPR)：FP / (FP TN)
ROC 曲线下面积 (AUC-ROC) 通常用作汇总度量衡量模型区分正类和负类的能力。 AUC 为 1 对应于完美模型； AUC 为 0.5 对应于没有判别力的模型。
ROC 曲线在以下场景中特别有用：
二元分类器评估 ROC 曲线特定于二元分类任务，因此不能直接适用于多类问题。
比较多个模型 AUC-ROC 允许比较不同的模型通过单个标量值进行模型，与决策阈值的选择无关。
当您想了解灵敏度时，ROC 曲线会有所帮助-不同阈值下的特异性权衡。
混淆矩阵：它提供了模型性能的逐类细分，这对于诊断特定类的模型问题非常有帮助。
ROC 曲线：它给出了模型在所有可能阈值上的判别能力的整体情况，由 AUC 总结。
混淆矩阵：在类别不平衡的背景下，混淆矩阵中的精度和召回率等指标更能说明问题。
ROC 曲线：在数据集高度不平衡的情况下，ROC 曲线的信息量可能较少，因为它没有直接考虑类别分布。
混淆矩阵：不仅可以进行二元分类，还可以进行多类分类。
ROC 曲线：主要用于二元分类，尽管可以扩展到多类分类类问题可用
混淆矩阵：在固定阈值计算指标。
ROC 曲线：所有可能阈值的性能可视化。
是否需要使用混淆矩阵或 ROC 曲线取决于具体情况和具体需求。
混淆矩阵和 ROC 曲线之间的选择取决于您的具体需求和问题的背景。
您想详细了解模型在每个类别的性能。
您正在处理类别不平衡的数据，需要的不仅仅是准确性指标。
您正在研究多类分类的模型评估。
您想要比较不同阈值下不同二元分类器的性能。
您对模型区分类别的一般能力感兴趣。
您只需要一个汇总指标 - AUC - 来比较模型.
混淆矩阵和 ROC 曲线对于任何数据科学家的技巧来说都是非常有用的补充。这两种工具提供了对模型性能的不同见解。例如，混淆矩阵擅长提供特定于类的详细指标，这些指标对于准确理解模型的行为至关重要，尤其是对于不平衡的数据集。相比之下，ROC 曲线在捕获所有阈值上的二元分类器的整体辨别力方面做得相当好。掌握每种技术的具体优点和缺点，您将能够根据您当前的特定模型评估需求应用正确的工具，构建更准确、更可靠、更有效的机器学习模型。
以上是混淆矩阵与 ROC 曲线：何时使用哪个进行模型评估的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
