我的人工智能之旅——偏斜类问题
偏斜類問題
正樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例極小時(shí),容易出現(xiàn)偏斜類問題。
例如癌癥測試。樣本集合中僅有0.5%的癌癥樣本,99.5%的正常樣本。通過某一假設(shè)函數(shù)后,得到1%為癌癥患者,99%為正常樣本。雖然總的正確率高達(dá)99%,但假設(shè)函數(shù)并不理想。因?yàn)?#xff0c;我們的目的是為了,檢測出是否得癌。
這時(shí)候,如果將99%的準(zhǔn)確率提升至99.2%,無疑是一個(gè)較大的提升,雖然,在數(shù)值上來看,只有0.2%。
因此,對(duì)于偏斜類問題,需要引入兩個(gè)概念,查準(zhǔn)率(precision)和召回率(recall).
查準(zhǔn)率&召回率
還是癌癥檢測為例。
| ? | 實(shí)際標(biāo)簽(1代表得癌) | ||
| 1 | 0 | ||
| 預(yù)計(jì)標(biāo)簽(1代表得癌) | 1 | A | B |
| 0 | C | D | |
預(yù)計(jì)得癌人數(shù)中,真正得癌的人數(shù),占預(yù)計(jì)得癌人數(shù)的比例,為查準(zhǔn)率。即
預(yù)計(jì)得癌人數(shù)中,真正得癌的人數(shù),占實(shí)際得癌人數(shù)的比例,為召回率。即
查準(zhǔn)率和召回率通常是此長彼消的。
比如,我們使用邏輯回歸,計(jì)算得癌風(fēng)險(xiǎn),通過比對(duì)閥值p,預(yù)判是否得癌。高于p為癌癥,低于p為正常。
當(dāng)將p設(shè)置為0.9時(shí),預(yù)測過于嚴(yán)謹(jǐn),導(dǎo)致查出癌癥的人數(shù)減少,準(zhǔn)確率提高,即查準(zhǔn)率提高。同時(shí),由于過于嚴(yán)謹(jǐn),導(dǎo)致部分得癌樣本未被檢出,因此召回率會(huì)比較低。
當(dāng)將p設(shè)置為0.1時(shí),結(jié)果又會(huì)反轉(zhuǎn)。查準(zhǔn)率低,召回率高。
如何權(quán)衡查準(zhǔn)率和召回率呢?
權(quán)衡公式F
通常采用公式F。假設(shè)查準(zhǔn)率為m,召回率為n,那么
F值高者,對(duì)應(yīng)的模型更優(yōu)秀。
例如查準(zhǔn)率,召回率都趨近于1,則F趨近于1。
兩者趨近于0,則F趨近于0.
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的我的人工智能之旅——偏斜类问题的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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