机器学习分类和回归任务中的模型评估

一、性能度量概念

    对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评估标准，这就是性能度量。

    在预测任务中，给定样例集$D={\lbrace(x_1,y_1),(x_2,y_2),…,(x_m,y_m)\rbrace}$D={(x1​,y1​),(x2​,y2​),…,(xm​,ym​)},其中 $y_i$yi​ 是示例 $x_i$xi​ 的真实标记。要评估机器学习 $f$f 的性能，就要把学习器预测结果 $f(x)$f(x) 与真实标记 $y$y 进行比较。

二、回归任务性能度量

    回归任务最常用的性能度量是“均方误差”(mean squared error)
$E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(f(x_i)-y_i)^2$E(f;D)=m1​i=1∑m​(f(xi​)−yi​)2

    更一般的。对于数据分布$D$D 和概率密度函数$p(\cdot)$p(⋅)，均方误差可描述为
$E(f;D)=\int_{x-D} (f(x)-y)^2~p(x)dx$E(f;D)=∫x−D​(f(x)−y)2 p(x)dx

三、分类任务性能度量

    以二分类为例，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive)、假正例(false positive)、真反例(true negative)、假反例(false negative)四种情况，令 TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数，显然有 TP+FP+TN+FN=样例总数。分类结果的“混淆矩阵”如下所示

1、准确率

$Accrucy=\frac{TP+TN}{TP+FP+TN+FN}$Accrucy=TP+FP+TN+FNTP+TN​

2、精确率(查准率)

$P=\frac{TP}{TP+FP}$P=TP+FPTP​

3、召回率(查全率)

$R=\frac{TP}{TP+FN}$R=TP+FNTP​

    查准率和查全率是一对矛盾的度量。一般来说，查准率高时，查全率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低。

4、P-R 曲线

    以查准率（P）为纵轴，查全率（R）为横轴，可绘制出“P-R图”

    若一个学习器的P-R曲线被另一个学习器的P-R曲线完全“包住”，则可认为后者的性能优于前者。如图中学习器A的性能优于学习器C。

    如果两个学习器的P-R曲线发生了交叉，例如图中的A和B，则难以一般情况来判断，此时可以比较P-R曲线下面积的大小，它在一定程度上表征了学习器在查准率和查全率上取得相对“双高”的比例，但这个值比较难计算。对此，人们设计了如下综合考虑查准率、查全率的性能度量：

(1)、平衡点(Break-Even Point，简称BEM)

    “平衡点” 是 “查准率=查全率” 时的取值，如上图中学习器A、B、C的BEM分别大概为0.8、0.71、0.63，而基于BEM的比较，可认为学习器A优于B。

(2)、F1度量

    由于 “平衡点” 的判别方式过于简化，因此我们更常用的是F1度量，F1度量是基于查准率和查全率的调和平均定义的：
$\frac{1}{F1}=\left(\frac{1}{2}\cdot \frac{1}{P}+\frac{1}{R}\right)$F11​=(21​⋅P1​+R1​)
$F1=\frac{2*P*R}{P+R}~~~~~~~$F1=P+R2∗P∗R​       
$~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~=\frac{2*TP}{样例总数+TP-TN}$                      =样例总数+TP−TN2∗TP​

    有时对查全率和查准率的要求不一样，所以需要对其进行加权（如商品推荐时为了尽量少打扰用户，查准率就重要一些。确定嫌疑人时希望少漏掉嫌疑犯，此时查全率就重要一些。），此时就需要用$F_\beta$Fβ​:
$F_\beta=\frac{(1+{\beta}^2 )*P*R}{({\beta}^2 *P)+R}$Fβ​=(β2∗P)+R(1+β2)∗P∗R​
    $F_\beta$Fβ​则是加权调和平均：
$\frac{1}{F_\beta}=\frac{1}{1+{\beta}^2}\cdot \left(\frac{1}{P}+\frac{{\beta}^2}{R}\right)$Fβ​1​=1+β21​⋅(P1​+Rβ2​)
    与算术平均$(\frac{P+R}{2})$(2P+R​)和几何平均$(\sqrt{P*R})$(P∗R​)相比，调和平均更重视较小值。

    其中$\beta>0$β>0 度量了查全率对查准率的相对重要性，$\beta=1$β=1 时退化为标准的F1；$\beta>1$β>1 时查全率有更大影响；$\beta<1$β<1 时查准率有更大影响。

5、ROC和AUC

    ROC 全称是“受试者工作特征”(ROC, Receiver Operating Characteristic)，根据学习器的预测结果，对样本依概率从高到低进行进行排序，然后按照顺序逐个把样本作为正例进行预测，计算出此时的TPR(真正例率，True Positive Rate)作为纵坐标，FPR(假正例率,False Positive Rate)作为横坐标，画出的曲线就是ROC曲线。
$TPR = \frac{TP}{TP+FN}$TPR=TP+FNTP​
$FPR=\frac{FP}{TN+FP}$FPR=TN+FPFP​

ROC曲线上的四种特殊值：

• (0,1) 即FPR=0, TPR=1，这意味着FN（false negative）=0，并且FP（false positive）=0。这是一个完美的分类器

• (1,0)，即FPR=1，TPR=0，类似地分析可以发现这是一个最糟糕的分类器，因为它成功避开了所有的正确答案。

• (0,0)，即FPR=TPR=0，即FP（false positive）=TP（true positive）=0，可以发现该分类器预测所有的样本都为负样本（negative）。

• (1,1)，分类器实际上预测所有的样本都为正样本。

    通过上述定义可知，AUC是通过对ROC曲线下各部分面积求和而得，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5~1之间。

    使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。

    假定ROC曲线是由坐标为$\left( (x_1,y_1),(x_2,y_2),…,(x_m,y_m)\right)$((x1​,y1​),(x2​,y2​),…,(xm​,ym​))的点按序连接而形成$(x_1=0,x_m=1)$(x1​=0,xm​=1),参照上图(2),则AUC可估算为
$AUC=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m-1}(x_{i+1}-x_i)\cdot(y_i+y_{i+1})$AUC=21​i=1∑m−1​(xi+1​−xi​)⋅(yi​+yi+1​)

其它参考
https://blog.csdn.net/YE1215172385/article/details/79443552 代码
https://blog.csdn.net/shareviews/article/details/82848689
https://blog.csdn.net/appleyuchi/article/details/96192304 详细