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以Recall 則被譯為 召回率 。我的理解是它是原本是Positive 的資料，它能夠召回多少，也就是說 在原本Positive 的資料中被預測出 ... ... <看更多>
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PR曲線：X軸為recall，Y軸為precision，希望可以同時兼顧recall ... 它的優點是解釋性強，可以提供前線人員最直接的判斷依據，但是缺點是模型表現一般 ... ... <看更多>
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※ 引述《sxy67230 (charlesgg)》之銘言：
: ※ 引述《disney82231 (小刀會序曲)》之銘言：
: : 一般在二元分類下，我們可以用ROC下面積(即AUC)來判斷模型好壞
: : 但當資料不平衡情況下時，通常是畫Precision-Recall curve
: : 但是Precision-Recall curve有辦法計算出類似AUC的東西嗎?
: : 如果沒有辦法，單純用PR curve是不是無法比較模型好壞?
: : 我的認知是PR curve會根據不同的指標分數跟資料而有不同的形狀
: : 所以沒有辦法計算出曲面下面積
: : 這樣的想法是對的嗎?
: : 謝謝
: 工程上的解釋：
: ROC在不平衡類上，TPR主要的影響就是正例，FPR則是負例，所以ROC本質上就是一個相對
: 曲線的評估方法，所以其實正負例增加的分佈下，0.5的threshold在座標上也是相對移動
: ，所以ROC很好判斷模型好壞標準，高於0.5就可以說他不錯。那我們求取他的AUC呢？其
: 實物理意義就是我隨機抽取一個正負例，正確判斷出正例的機率。
: PR在Recall跟Precision都是受到正例影響，所以本身就很容易受到不平衡的影響，如果
: 今天不平衡類有變動，那你的評估threshold在PR上就會不同。那如果求取PR的AUC意義又
: 跟ROC不太相同了，因為Recall跟Percision都是正例，所以意義就是你每次取正例正確被
: 分類的機率，就是平均精確度（AP)。
: 數學上AP的公式就是
:
: P就是Precision，r就是Recall，所以本質意義就是你對所有Recall的Percision做積分，
: 那不就是你PR curve求AUC嗎？
: 當然，你實作sklearn的時候會發現你直接求AP跟你做PR在做AUC結果有點不同，是因為sk
: learn官方文件公式是長這樣
:
: delta r是Recall的變化率
: 畫成圖做比較就是
:
: 藍色是sklearn 求取的面積，紅色是PR curve，看得出來其實就是在求approximately 而
: 已，這樣的好處就是避免PR曲線擾動太大的近似算法而已。
: 以上是小弟理解的物理意義有錯還請糾正
大大你好，非常感謝你的回覆，講解的很清楚，
但對於python sklearn的average percision我還是有些疑問
在average percision documentation.中有一個例子為
import numpy as np
from sklearn.metrics import average_precision_score
y_true = np.array([0, 0, 1, 1])
y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
average_precision_score(y_true, y_scores)
0.83
但用precision_recall_curve去畫圖
precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_true, y_scores)
plt.plot( recall,precision)
從圖來看曲線下面積不是0.83，這是因為python 是用近似算法算出來的所以跟實際上會有落差嗎?
另外PR curve會有固定的pattern或者形狀嗎?
以下是我用另外兩筆筆資料畫出來的
這形狀真的是..
最後，我發現當precision為 0/0時 python 會計算成1，是因為分類正確才當成1嗎?
謝謝
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