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异构网络链接预测的评价指标.docx
资料介绍
PR曲线与PR-AUC
基本概念
混淆矩阵基础
在介绍PR曲线前，需要先明确二分类任务中混淆矩阵的四个基础指标：
· 真正例（TP）：实际为正样本，被模型预测为正样本的数量
· 假正例（FP）：实际为负样本，被模型预测为正样本的数量
· 真负例（TN）：实际为负样本，被模型预测为负样本的数量
· 假负例（FN）：实际为正样本，被模型预测为负样本的数量
精确率与召回率
基于混淆矩阵，可以得到两个核心指标：精确率（Precision）和召回率（Recall），计算公式分别为：$$Precision = \frac{TP}{TP+FP}$$$$Recall = \frac{TP}{TP+FN}$$
精确率衡量的是：所有被预测为正的样本中，真正为正样本的比例，反映模型对负样本的区分能力，精确率越高，说明模型越不容易把负样本错分成正样本。召回率衡量的是：所有真实正样本中，被模型正确预测为正样本的比例，反映模型对正样本的识别能力，召回率越高，说明模型对正样本的漏检越少。
PR曲线的定义与绘制逻辑
PR曲线全称Precision-Recall曲线，是用来评估二分类模型性能的一种可视化工具，核心思路是通过改变分类的阈值，得到不同阈值下的精确率和召回率，然后以召回率为横轴、精确率为纵轴，把所有点连接起来得到的曲线。
绘制PR曲线的基本步骤：
1. 对测试集中所有样本，训练好的模型会输出每个样本为正样本的预测概率
2. 将所有样本按照预测概率从高到低排序
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