第三章 分类器性能评价
第三章-分类器性能评价
不对称的误分成本和贝叶斯风险
这里存在误分率标准不适合的情况。因为有时把一 个类的例子误分成某一类的后果会比分到其它类中的后 果更严重。比如说：在医疗系统中，将一个有病的人判 断为一个没病的人其将导致病人延误治疗的时机，使病 情进一步恶化甚至导致生命危险。在这种场景下，用误 分率作为标准会产生误导。假设其生病的概率只有1％， 将他归为不生病的误分率也只有1％，但在实际中没有一 点意义，因为生命只有一次。在这些情况下，如果我们 估计两种类型的误分费用，我们可以在测试数据集中用 混淆表计算出每种类型的期望误分成本。这使我们能用 机会成本作为标准去比较不同的分类器。
显然，一个优秀分类器对应的ROC曲线应该 尽量靠近单位方形的左上角。而如果一条ROC 曲线沿着将负分类器点和正分类器点连接构成的 对角线，则该分类器的预测效果与随机猜测的同 样差。
ROC曲线图直观清楚地表现能力是毋庸置疑的，但是在实际 应用中往往希望通过一个数字标准进行评估。
A与B哪个 更优秀???
另一些分类器中，如朴素贝叶斯和神经网 络，在应用于测试集时会产生实例属于类别 的概率或分数。利用这些概率或分数，通过 变化分类器所有可能的决策阈值，即可以绘 制出分类器在该数据集上的ROC曲线。
实际上，通过有限实例产生的ROC曲线实际 上是一个阶梯函数，该曲线近似于实例数量 接近无限时对应的ROC曲线。
AUC(the area under ROC)的值，即处于ROC curve下方的那部分面积的大小。一般AUC的值介 于0.5到1.0之间，较大的AUC值代表了较好的性能。
计算AUC的方法很多，在有参数、半 参数和无参数的条件下都可以进行，其中 最通用的方法是用积分法求取ROC曲线下 的面积。
ROC曲线与AUC的性质
分类器的评价
分类器的评价随着人工智能技术的发展，分类器作为一种常用的机器学习算法，被广泛应用于各个领域。
分类器的评价是评估分类器性能的重要指标，对于判断分类器的准确性和可靠性具有重要意义。
在进行分类器的评价时，常用的指标有准确率、精确率、召回率和F1值等。
准确率是指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例，是评价分类器整体性能的最直观指标。
精确率是指分类器正确分类的正样本数占分类器预测为正的样本数的比例，衡量了分类器的分类精度。
召回率是指分类器正确分类的正样本数占实际为正的样本数的比例，衡量了分类器的分类能力。
F1值是精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了分类器的准确性和召回能力。
除了这些常用指标外，还有一些其他的评价指标可以用来评估分类器的性能，比如ROC曲线和AUC值。
ROC曲线是以假阳性率为横轴、真阳性率为纵轴绘制的曲线，通过评估分类器在不同阈值下的分类性能。
AUC值是ROC曲线下的面积，用于比较不同分类器的性能，AUC值越大表示分类器性能越好。
除了指标评价外，还可以使用混淆矩阵来评估分类器的性能。
混淆矩阵是一个二维表格，以分类器预测结果和实际样本标签为基础，将预测结果分为真阳性、真阴性、假阳性和假阴性四类，通过统计各类样本的数量来评估分类器的性能。
在实际应用中，分类器的评价也需要考虑到具体问题的特点。
比如在医学领域中，分类器的评价需要考虑到病情的严重程度和误诊带来的风险。
在金融领域中，分类器的评价需要考虑到不同类型的错误所带来的经济损失。
为了得到更准确的分类器评价，可以采用交叉验证的方法。
交叉验证是将数据分为训练集和测试集，通过多次重复实验来评估分类器的性能。
常用的交叉验证方法有K折交叉验证和留一交叉验证，可以更好地评估分类器的泛化能力。
分类器的评价也需要考虑到数据的不平衡性问题。
在一些实际应用中，不同类别的样本数量可能存在较大差异，这会导致分类器在少数类别上的性能较差。
针对这个问题，可以采用过采样、欠采样或者集成学习等方法来平衡样本分布，以提高分类器的性能。
基于决策树算法的分类器设计及性能评估
基于决策树算法的分类器设计及性能评估决策树算法是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
本文将探讨基于决策树算法的分类器设计，并对其性能进行评估。
一、介绍决策树是一种树状图结构，由节点和边组成。
每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶节点表示一个类别或结果。
决策树根据特征的取值不断将样本划分到不同的子节点，最终得到分类结果。
二、分类器设计基于决策树的分类器设计主要包括特征选择、决策树构建和决策树修剪三个步骤。
1. 特征选择在构建决策树之前，需要选择最佳的特征来作为划分样本的依据。
常用的特征选择方法包括信息增益、信息增益率和基尼指数。
其中信息增益是最常用的方法，它衡量了特征对于分类结果的贡献程度。
2. 决策树构建决策树的构建是一个递归过程。
首先选择最佳的特征作为根节点，然后根据该特征的取值将样本划分到不同的子节点。
接着对每个子节点递归调用构建决策树的过程，直到满足停止条件（如节点中的样本属于同一类别或者没有更多特征可供选择）。
3. 决策树修剪为了避免过拟合问题，需要对构建好的决策树进行修剪。
决策树修剪的目的是降低模型复杂度，提高泛化能力。
常用的修剪方法有预剪枝和后剪枝两种。
预剪枝是在构建决策树的过程中进行剪枝，而后剪枝是在构建好的决策树上进行剪枝。
三、性能评估为了评估基于决策树算法的分类器的性能，常用的指标包括准确率、召回率、精确率和F1值。
1. 准确率准确率是分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。
准确率越高，分类器的性能越好。
2. 召回率召回率是真实正例被分类器正确预测为正例的比例。
召回率衡量了分类器对于正例的查准性。
召回率越高，分类器对于正例的查全性越好。
3. 精确率精确率是分类器正确预测为正例的样本占预测为正例的样本的比例。
精确率衡量了分类器对于正例的准确性。
精确率越高，分类器的误判率越低。
4. F1值F1值综合考虑了精确率和召回率，是精确率和召回率的调和平均。
F1值越高，分类器的性能越好。
1-图像识别与分析-分类器篇
四、分类器设计准则
在统计模式识别中，讨论的主要问题不是决策正误，而是决策正误的概率 问题。模式识别所强调的“最佳”“最优”，这种最优是针对某一设计原 则讲的，这种原则成为准则 。 这种准则包括： 最小错误率准则：以减少分类错误为原则 最小风险准则：引入风险损失概念，赋予不同权值，使总的风险最小 近邻准则：依据同类物体在空间中具有聚类特性的原理进行区分。 Fisher准则：寻求最好的直线方向以及如何实现向最好方向投影的变换 感知准则：感知准则函数使错分类样品到分界面距离之和最小为原则
3、神经网络分类
从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和阈值来“学习”或发现变量 间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据分布无任何要求的非线性技术， 它能有效解决非正态分布、非线性的评价问题，因而受到广泛的应用。
4、基于规则推理法
通过样本训练集构造推理规则进行模式分类，主要有决策树和粗糙集理论。
非线性的分类界面没有这个限制，可以是曲面，多个超平面的 组合等。
二、分类器分类
线性分类器可解释性好，计算复杂度较低，不足之处是模型的 拟合效果相对弱些。
非线性分类器效果拟合能力较强，不足之处是数据量不足容易 过拟合、计算复杂度高、可解释性不好。
二、分类器分类
一、线性分类器 以二分类（红点和蓝点）为例： 线性分类器就是用一个“超平面” 将两个样本隔离开，如：
模式样本的表示方法
(1)向量表示法：假设一个样本有n个变量(特征)Ⅹ= (X1,X2,…,Xn)T (2)矩阵表示: N个样本，每一个样本n个变量 (3)几何表示 一维表示 ： X1=1.5 X2=3 ； 二维表示：X1=(x1,x2) T=(1,2) T、X2=(x1,x2) T=(2,1) T 三维表示：X1=(x1,x2, x3) T=(1,1,0) T：X2=(x1,x2 , x3) T=(1,0,1) T
分类器的分类性能评价指标
分类器的分类性能评价指标王成;刘亚峰;王新成;闫桂荣【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2011(19)8【摘要】通过具体应用实例,指出目前普遍使用的正确率和错误率评价指标在不平衡数据集、语义相关多分、不同错分代价等分类问题中评价分类器性能时存在的缺陷.为了解决这一问题,根据具体问题的不同,提出了综合使用查准率、查全率、漏检率、误检率、F-measure和分类代价矩阵、损失函数等新的分类器性能评价指标.通过实验证明,新的分类评价指标确实能很好的适应不平衡数据集、语义相关多分、不同错分代价等分类问题的分类器性能评价.%This paper analyzed the current widely used measure identification of classifier performance,accuracy and error rates. However, on unbalanced data set, semantic-related multi-class, different costs for different misclassification type and other classification application problems, there are many defects when accuracy and error rates are used to appraisal the classifier performance. In order to solve the above problems, precision, recall, mistake, omitting F-measure ratio and classification cost matrix, loss function are integrated to measure the performance of classifier based on different applications.Experiments on unbalanced data set, semantic-related multi-class, different costs for different misclassification type classification application problems show new indexes can appraisal classifier performance very well in the above problems.【总页数】4页(P13-15,21)【作者】王成;刘亚峰;王新成;闫桂荣【作者单位】西安交通大学,航天航空学院,机械结构强度与振动教育部重点实验室,陕西西安710049;69026部队,新疆乌鲁木齐830002;69026部队,新疆乌鲁木齐830002;西安交通大学,航天航空学院,机械结构强度与振动教育部重点实验室,陕西西安710049【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.多分类器融合与单分类器影像分类比较研究 [J], 王强;赵海盟;崔希民;袁德宝;柴鹏辉2.角度分类器与距离分类器比较研究——以盐渍土分类为例 [J], 骆玉霞;陈焕伟3.电波暗室的分类及半电波暗室的性能评价指标 [J], 李莹莹;闻映红4.改进的分类器分类性能评价指标研究 [J], 谭章禄;陈孝慈5.基于混淆矩阵的分类器性能评价指标比较 [J], 赵存秀因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
分类器性能评价研究的开题报告
分类器性能评价研究的开题报告标题：基于不同性能指标的分类器性能评价研究研究背景和意义：在机器学习和数据挖掘领域，分类是最常用的技术之一，它在各种领域中广泛应用，如医学、金融、电子商务等。
分类器作为分类技术的核心，不仅需要准确地分类数据，还需要考虑不同的性能指标，以便评价其性能和有效性，为实际应用提供参考。
如何评价分类器的性能具有较大的研究价值。
目前，针对分类器性能评价的研究主要包括混淆矩阵分析、ROC曲线、精度-召回率等方法。
尽管这些方法已经被广泛应用，但是它们各自有着自己的缺点和优势，因此需要进一步研究和比较，以便进一步提高分类器性能评价的准确性和有效性。
研究内容和方法：本研究旨在探讨不同性能指标对分类器性能评价的影响，主要包括混淆矩阵、ROC曲线和精度-召回率等指标。
具体研究内容和方法如下：1、综述分类器性能评价相关文献，对现有方法进行对比分析，找出其优缺点。
2、构建分类器，并使用不同的性能指标进行评价。
3、对比不同性能指标所得到的结果，比较其优劣。
4、研究不同数据集对性能指标的影响，分析不同指标的适用性。
5、提出改进性能评价的方法，以优化分类器的性能。
预期研究成果：本研究将研究不同性能指标在分类器性能评价中的优劣和适用性，以便为实际应用提供参考。
同时，研究成果能够为提高分类器性能提供一些实用的建议和方法。
参考文献：1. 杨泽, 张宁芬, 斯欣德, 刘强. 面向文本分类的 ROC 曲线与 AUC 的研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(1): 246-254.2. 陈玲玲. 基于 SVM 的不同评价指标比较研究[D]. 华南理工大学, 2018.3. 张静. 多分类问题的精度-召回率评价指标[J]. 科技资讯, 2010, 6(17):181+183.。
分类器评价指标
分类器评价指标
分类器评价指标是用于衡量分类器算法性能的指标。
常见的分类器评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
其中，准确率是指分类器正确分类的样本数与总样本数之比，精确率是指在分类器预测为正类的样本中，实际为正类的样本数与预测为正类的样本数之比，召回率是指在实际为正类的样本中，被分类器预测为正类的样本数与实际为正类的样本数之比。
F1值是综合考虑了精确率和召回率的指标，可视为精确率和召回率的调和平均数。
分类器评价指标的选择需要根据实际应用场景和需求来确定，不同的指标可以反映分类器的不同性能特征，有助于更全面地评估分类器的性能和优缺点。
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基于算法的分类器设计中的性能评估指标解析
基于算法的分类器设计中的性能评估指标解析在机器学习和数据挖掘领域，分类器是一种常用的工具，用于将数据实例分配到不同的类别中。
分类器的设计是一个复杂而关键的过程，其中性能评估指标的选择和解析对于判断分类器的有效性至关重要。
本文将对基于算法的分类器设计中常用的性能评估指标进行解析。
一、准确率（Accuracy）准确率是分类器性能评估中最常用的指标之一。
它表示分类器正确分类的样本占总样本数的比例。
准确率可以通过以下公式计算：准确率（Accuracy）= 分类器正确分类的样本数 / 总样本数准确率越高，表示分类器的性能越好。
然而，准确率并不能全面评估分类器的性能，特别是在不均衡数据集的情况下。
二、精确率和召回率（Precision and Recall）精确率和召回率是一对相互补充的指标。
精确率表示分类器正确预测为正例的样本占分类器预测为正例的样本数的比例，可以通过以下公式计算：精确率（Precision）= 真正例数 / （真正例数 + 假正例数）召回率表示分类器正确预测为正例的样本占真实正例数的比例，可以通过以下公式计算：召回率（Recall）= 真正例数 / （真正例数 + 假负例数）精确率高表示分类器将负例样本误分类为正例的概率较低，召回率高则表示分类器正确预测正例的能力较强。
精确率和召回率常常一起使用，并可以通过F1值综合评估分类器的性能。
三、F1值F1值是精确率和召回率的调和均值，可以综合评估分类器的性能。
F1值可以通过以下公式计算：F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)F1值的取值范围在0和1之间，值越大表示分类器性能越好。
四、ROC曲线和AUCROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种常用的评估分类器性能的工具。
ROC曲线以分类器的真正例率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标，以假正例率（False Positive Rate, FPR）为横坐标，可以直观地展示分类器在不同阈值下的性能。
基于混合算法的分类器设计及性能评估
基于混合算法的分类器设计及性能评估1. 引言分类器是机器学习领域中的重要工具，用于将数据集中的样本按照一定规则划分到不同的类别中。
传统的分类器设计常常使用单一算法，但随着研究的深入，研究人员发现混合算法可以提高分类器的性能和准确度。
2. 混合算法概述混合算法指的是将多个不同的算法组合在一起，通过协同工作来实现更好的分类效果。
混合算法的主要优势在于能够弥补单一算法的不足，充分利用各个算法的优势。
3. 混合算法的分类器设计混合算法的分类器设计主要包括特征选择、算法选择和集成方法三个步骤。
3.1 特征选择特征选择是指从原始数据中选择最有代表性的特征作为输入，减少了输入维度，提高了分类器的效率。
常用的特征选择方法有信息增益、方差选择和主成分分析等。
3.2 算法选择算法选择是指从多个可供选择的算法中选取最适合的算法作为基分类器。
常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
选择算法时需要考虑数据集的特点、算法的复杂度和准确率等因素。
3.3 集成方法集成方法是指将多个基分类器的输出进行组合，从而得到最终的分类结果。
常用的集成方法有投票法、堆叠法和Boosting等。
集成方法的选择需要考虑基分类器之间的相关性和差异性，以及集成方法的计算复杂度。
4. 性能评估对混合算法设计的分类器进行性能评估是十分重要的，它能够帮助研究人员了解分类器的效果并进行优化。
常用的性能评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
5. 实验与结果分析为了评估基于混合算法的分类器的性能，我们在某个数据集上进行了一系列实验。
实验结果表明，与传统的单一算法相比，基于混合算法的分类器能够取得更好的分类效果和准确率。
6. 结论本文基于混合算法设计了一个分类器，并对其性能进行了评估。
实验结果表明，混合算法的分类器在处理复杂数据集时具有明显的优势。
混合算法的设计思路可以为分类器设计提供一种新的思路和方法。
7. 参考文献[1] Breiman, L. Random Forests. Machine Learning, 2001.[2] Caruana, R. et al. Ensembles of Learning Machines. AOS’04, 2004.通过对基于混合算法的分类器设计及性能评估的研究，我们可以得出结论：混合算法能够提高分类器的性能和准确度。
基于人工智能算法的分类器设计与性能评估
基于人工智能算法的分类器设计与性能评估人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样智能的学科。
随着人工智能技术的不断发展，分类器设计成为其中一个重要的研究方向。
分类器是一种能够根据给定的输入数据，将其分为不同类别的算法模型。
本文将讨论基于人工智能算法的分类器设计与性能评估。
一、引言分类器在许多领域中被广泛应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
设计高性能的分类器是人工智能领域的一个重要任务。
人工智能算法在分类器设计中起着关键作用，其中包括支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、决策树、朴素贝叶斯算法等。
二、人工智能算法概述1. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种基于统计学习理论的分类器算法。
其核心思想是将输入数据映射到高维空间中，找到一个最优超平面，将不同类别的数据分开。
SVM在处理高维数据和小样本情况下表现出色。
2. 决策树决策树是一种基于树形结构的分类器。
它通过构建一棵树来进行分类，每个节点代表一个属性，在分裂过程中选择最优的属性进行分割。
决策树具有易于理解和解释的优点，适用于处理大规模数据。
3. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类器。
它假设每个特征之间相互独立，并通过计算每个类别的后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法简单高效，适用于处理文本分类等任务。
三、分类器设计与实现1. 数据预处理在分类器设计中，数据预处理是一个重要的步骤。
包括数据清洗、特征选择、数据变换等。
数据预处理可以使得分类器在实际应用中更加准确和稳定。
2. 特征提取特征提取是分类器的关键步骤，它决定了分类器的性能。
常用的特征提取方法包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）等。
3. 算法选择与参数设置根据具体任务的要求，选择适合的人工智能算法，并进行参数的设置。
基于支持向量机算法的分类器设计与性能评估
基于支持向量机算法的分类器设计与性能评估支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的机器学习算法，被广泛应用于模式识别、数据分类和回归分析等领域。
本文将探讨基于支持向量机算法的分类器设计和性能评估。
一、支持向量机算法简介支持向量机是一种监督学习算法，通过构建一个超平面或者一系列超平面，将不同类别的数据分隔开来，从而实现分类任务。
其核心思想是在特征空间中找到一个最优超平面，使得离该超平面最近的样本点到超平面的距离最大化。
这些离超平面最近的样本点被称为支持向量，决定了分类器的优化目标。
二、支持向量机分类器设计1. 数据预处理在设计支持向量机分类器之前，首先需要进行数据的预处理。
包括数据清洗、缺失值处理、特征选择和特征缩放等步骤。
通过对数据进行预处理，可以提高分类器的性能和鲁棒性。
2. 特征提取与选择支持向量机算法对特征的选择和提取至关重要。
合适的特征可以有效区分不同类别的数据，并提高分类器的准确性。
常用的特征选择方法包括相关系数分析、主成分分析（PCA）等。
此外，也可以基于领域知识进行特征的提取和选择。
3. 模型构建与训练支持向量机分类器的模型构建和训练是分类器设计的关键步骤。
在这一步骤中，需要选择合适的核函数、正则化参数和损失函数等。
常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和高斯径向基核函数等。
通过选择不同的核函数可以实现不同的分类效果。
4. 模型调优与性能评估一般情况下，支持向量机分类器需要进行模型调优和性能评估。
在调优过程中，可以通过交叉验证、网格搜索等方法选择最优的超参数和模型。
在性能评估阶段，可以使用准确性、召回率、F1值等指标评估分类器的性能。
三、支持向量机分类器的性能评估1. 准确性（Accuracy）准确性是最常用的性能评估指标之一，表示分类器在所有样本中正确分类的比例。
计算公式为：准确性 = (真阳性 + 真阴性) / (真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性)2. 召回率（Recall）召回率衡量了分类器对正样本的识别能力，表示被正确分类的正样本占总正样本数量的比例。
分类器性能评价
讲座2分类器性能评价在这个讲座中，我们会讨论如何判断一个分类器的有用性，及如何比较不同的分类器。
我们不但有多种不同类型的分类器可供选择，而且在每种类型的分类器中也有多种选择，比如在k-最近邻分类器中选择多少近邻、在树状分类器的叶节点中需要例子的最少数目，在Logistic 模型中使用哪些预测变量的子集，和在神经网络的隐层中有多少个神经元。
一种两类分类器让我们先看最简单的、在某些特定值带有选项的、两个类的分类器。
分成两类的情形是最常见和在实际中常用的。
我们会在后面延伸我们的分析到多类的情况。
一个自然的、判断分类器表现的评价准则是这个分类器做出错误分类的概率有多大。
一个没有发生错误的分类器可能是完美的，但由于存在“噪声数据”，在实际中我们并不希望构建这样的分类器，没有必要用所有的信息去对例子进行精确地分类。
我们需要的分类器是否存在最小的误分概率？假设有两类，分别表示为，分别表示例子属于类的先验概率。
先验概率是没有更多的知识和信息的情况下，例子属于某个类的概率，属于类的概率正比于，属于类的概率正比于。
在这种情况下，如果>，则把例子分到，那么我们将会减少误分错误的可能性。
如果>则相反。
这样做出错误分类的概率是和中的最小者。
如果我们用误分率作为评价标准，任何分类器的预测变量必须有比这个更低的分类错误率。
10,C C )(),(10C p C p 10,C C 0C )(0C p 1C )(1C p )(1C p )(0C p 1C )(0C p )(1C p )(0C p )(1C p 什么才是我们希望的分类器的最好的表现？显然，能得到越多的训练数据，那么分类器就会越精确。
如果有巨量的训练数据，我们就能够建立没有错误的分类器吗？答案是否定的。
分类器的准确程度严重依赖于如何根据预测变量进行分类。
如果我们有大量的训练数据，我们能用众所周知的概率论中贝叶斯公式对于给定的预测变量得到我们希望的表现最好的分类器。
机器学习笔记14-----SVM实践和分类器的性能的评价指标（了解python画图的技巧）
机器学习笔记14-----SVM实践和分类器的性能的评价指标（了解python画图的技巧）1.主要内容2.SVM的应⽤(1)利⽤SVM处理分类问题分类器的性能的评价指标：应⽤案例：accuracy=3/6=0.5 precision=3/5=0.6 recall=3/4=0.753.代码⽰例(1)鸢尾花SVM案例#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npfrom sklearn import svmfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltdef iris_type(s):it = {b'Iris-setosa': 0, b'Iris-versicolor': 1, b'Iris-virginica': 2}return it[s]# 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width'iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度'def show_accuracy(a, b, tip):acc = a.ravel() == b.ravel()print(tip + '正确率：', np.mean(acc))if__name__ == "__main__":path = '8.iris.data'# 数据⽂件路径data = np.loadtxt(path, dtype=float, delimiter=',', converters={4: iris_type})x, y = np.split(data, (4,), axis=1)x = x[:, :2]x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6)# 分类器# clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr')clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr')clf.fit(x_train, y_train.ravel())# 准确率print(clf.score(x_train, y_train)) # 精度y_hat = clf.predict(x_train)show_accuracy(y_hat, y_train, '训练集')print(clf.score(x_test, y_test))y_hat = clf.predict(x_test)show_accuracy(y_hat, y_test, '测试集')# 画图x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max() # 第0列的范围x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max() # 第1列的范围x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # ⽣成⽹格采样点grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策⾯的距离print(Z)grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值print(grid_hat)grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输⼊的形状相同mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsecm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max() # 第0列的范围x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max() # 第1列的范围x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # ⽣成⽹格采样点grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap=cm_light)plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=np.squeeze(y), edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13)plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13)plt.xlim(x1_min, x1_max)plt.ylim(x2_min, x2_max)plt.title(u'鸢尾花SVM⼆特征分类', fontsize=15)plt.grid()plt.show()效果图：(2)#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npfrom sklearn import svmimport matplotlib as mplimport matplotlib.colorsimport matplotlib.pyplot as pltdef show_accuracy(a, b):acc = a.ravel() == b.ravel()print('正确率：%.2f%%' % (100 * float(acc.sum()) / a.size))if__name__ == "__main__":data = np.loadtxt('14.bipartition.txt', dtype=np.float, delimiter='\t')x, y = np.split(data, (2, ), axis=1)y[y == 0] = -1y = y.ravel()# 分类器clfs = [svm.SVC(C=0.3, kernel='linear'),svm.SVC(C=10, kernel='linear'),svm.SVC(C=5, kernel='rbf', gamma=1),svm.SVC(C=5, kernel='rbf', gamma=4)]titles = 'Linear,C=0.3', 'Linear, C=10', 'RBF, gamma=1', 'RBF, gamma=4'x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max() # 第0列的范围x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max() # 第1列的范围x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # ⽣成⽹格采样点grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点cm_light = matplotlib.colors.ListedColormap(['#77E0A0', '#FF8080'])cm_dark = matplotlib.colors.ListedColormap(['g', 'r'])matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.figure(figsize=(10,8), facecolor='w')for i, clf in enumerate(clfs):clf.fit(x, y)y_hat = clf.predict(x)show_accuracy(y_hat, y) # 准确率# 画图print('⽀撑向量的数⽬：', clf.n_support_)print('⽀撑向量的系数：', clf.dual_coef_)print('⽀撑向量：', clf.support_)printplt.subplot(2, 2, i+1)grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输⼊的形状相同plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap=cm_light, alpha=0.8)plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, edgecolors='k', s=40, cmap=cm_dark) # 样本的显⽰plt.scatter(x[clf.support_, 0], x[clf.support_, 1], edgecolors='k', facecolors='none', s=100, marker='o') # ⽀撑向量 z = clf.decision_function(grid_test)z = z.reshape(x1.shape)plt.contour(x1, x2, z, colors=list('krk'), linestyles=['--', '-', '--'], linewidths=[1, 2, 1], levels=[-1, 0, 1])plt.xlim(x1_min, x1_max)plt.ylim(x2_min, x2_max)plt.title(titles[i])plt.grid()plt.suptitle(u'SVM不同参数的分类', fontsize=18) plt.tight_layout(2)plt.subplots_adjust(top=0.92)plt.show()效果图：。
分类器的评估分析
分类器的评估分析首先，让我们回顾一下分类器的工作原理。
分类器是通过学习和训练来预测或识别输入数据的类别。
它使用训练数据集来构建模型，并使用这个模型对新的未标记数据进行分类。
分类器的性能评估涉及将预测结果与真实类别进行比较，并计算一系列指标来衡量其准确性、召回率、精确度、F1得分等。
在分类器的评估中，我们通常使用混淆矩阵作为起点。
混淆矩阵是一个二维表格，用于展示分类器在不同类别上的表现。
它包括四个重要的指标：真正例（True Positive，TP），真负例（True Negative，TN），假正例（False Positive，FP）和假负例（False Negative，FN）。
基于混淆矩阵，我们可以计算出许多评估指标，如准确率（Accuracy）、精确度（Precision）、召回率（Recall）、F1得分等。
准确率是指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。
而精确度是指分类为正例的样本中，真正例的比例。
召回率是指真正例在所有正例中被正确分类的比例。
F1得分综合了精确度和召回率，是精确度和召回率的调和平均值。
另外，分类器的评估还可以通过绘制ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）来可视化分类器的性能。
ROC曲线是通过在假正例率（False Positive Rate，FPR）与真正例率（True Positive Rate，TPR）之间绘制图形来衡量分类器的性能。
对于一个完美的分类器，其ROC曲线将完全贴近左上角的角点，而随机预测的分类器将产生一条对角线。
在分类器的评估中，我们还需要注意过拟合和欠拟合的问题。
过拟合指的是分类器在训练数据上表现非常好，但在新数据上的表现很差。
欠拟合则是指分类器无法准确预测或识别新数据的类别。
为了解决这些问题，可以使用交叉验证技术来更好地评估分类器的性能。
交叉验证是一种常见的评估分类器性能的方法。
它将数据集分为训练集和测试集，然后基于训练集构建模型，并使用测试集进行评估。
分类模型评估与性能分析
分类模型评估与性能分析第一章引言1.1 研究背景分类模型是机器学习领域中一种常用的技术，它可以将数据分为不同的类别，对于解决各种实际问题具有重要意义。
然而，分类模型的性能评估和分析是实际应用中不可忽视的一环。
本文将重点探讨分类模型评估与性能分析的相关内容。
1.2 研究目的本文旨在介绍分类模型评估与性能分析的基本概念和常用方法，帮助读者了解如何对分类模型进行准确可靠地评估和分析。
第二章分类模型评估指标2.1 准确率准确率是最常用的分类模型评估指标之一，它表示被正确预测的样本占总样本数的比例。
然而，在某些情况下准确率并不能完全反映分类器性能。
2.2 精确率和召回率精确率表示被正确预测为正例样本占所有被预测为正例样本数目之比。
召回率表示被正确预测为正例样本占所有真实正例样本数目之比。
精确率和召回率是一对相互影响的指标，需要根据具体问题进行权衡。
2.3 F1值F1值是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了分类模型的精确性和召回性能。
F1值越高，分类模型的性能越好。
2.4 ROC曲线和AUCROC曲线是一种绘制真正例率（True Positive Rate）与假正例率（False Positive Rate）之间关系的图像。
AUC（Area Under Curve）表示ROC曲线下方的面积，AUC越大，分类模型性能越好。
第三章分类模型性能分析方法3.1 混淆矩阵混淆矩阵是一种常用的分类模型性能分析方法，它以表格形式展示了分类器对样本进行预测的结果。
通过混淆矩阵可以计算各种评估指标。
3.2 学习曲线学习曲线可以帮助我们分析分类模型在不同样本数量下的表现。
通过绘制训练样本数量与评估指标之间的关系图像，可以判断出是否需要更多训练样本以提高模型性能。
3.3 特征重要性分析特征重要性分析可以帮助我们了解分类模型中各个特征对分类结果的影响程度。
通过对特征进行排序和分析，可以优化模型的特征选择和参数调整。
3.4 偏差与方差分析偏差与方差是影响分类模型性能的两个重要因素。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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? 查准率(Precision) ：正确分类的正例个数占分类 为正例的实例个数的比例
Precision=TP/(TP+FP) ? 查全率(Recall)：正确分类的正例个数占实际正例
个数的比例。
Recall=TP/P
? F1值：查全率与查询率的调和平均数
F1=
_2_R__e_ca_l_l*_P_r_e_c_is_o_n__ Recall+Precison
不对称的误分成本和贝叶斯风险
这里存在误分率标准不适合的情况。因为有时把一 个类的例子误分成某一类的后果会比分到其它类中的后 果更严重。比如说：在医疗系统中，将一个有病的人判 断为一个没病的人其将导致病人延误治疗的时机，使病 情进一步恶化甚至导致生命危险。在这种场景下，用误 分率作为标准会产生误导。假设其生病的概率只有 1％， 将他归为不生病的误分率也只有 1％，但在实际中没有一 点意义，因为生命只有一次。在这些情况下，如果我们 估计两种类型的误分费用，我们可以在测试数据集中用 混淆表计算出每种类型的期望误分成本。这使我们能用 机会成本作为标准去比较不同的分类器。
实际正例数(P)=TP+FN 实际负例数(N)=FP+TN
实例总数(C)=P+N
显然，一个混合矩阵已经能够显示出评 价分类器性能的一些必要信息。为了更方便 的比较不同分类器的性能，从混合矩阵中总 结出上述常用的数字评价标准。
对用误分率作为标准的分类器的评估
●其判断分类器表现的评价准则是：这个分类器做出错误 分类的概率有多大。
一个没有发生错误的分类器可能是完美的，但由于存在 “噪声数据”，在实际中我们并不希望构建这样的分类器， 没有必要用所有的信息去对例子进行精确地分类。我们需 要的分类器是否存在最小的误分概率？
●误分率(Error rate) ：错误分类的测试实例个数占测试实 例总数的比例
Error rate=1-Accuracy=(FN+FP)/C
另一些分类器中，如朴素贝叶斯和神经网 络，在应用于测试集时会产生实例属于类别 的概率或分数。利用这些概率或分数，通过 变化分类器所有可能的决策阈值，即可以绘 制出分类器在该数据集上的ROC曲线。
实际上，通过有限实例产生的ROC曲线实际 上是一个阶梯函数，该曲线近似于实例数量 接近无限时对应的ROC曲线。
ROC图形是一个二维图形，横轴为 FPR，纵轴为 TPR，直观的展示 FPR与TPR之间的对应关系。
一些分类器，例如决策树和规则集，仅产生一个类标 签，这样的离散分类器在对测试集进行分类时，仅产生一 个混合矩阵，对应于ROC区域中的一点。
在ROC区域中， (FPR=0,TPR=0) 意味着将每一个实例都预测为负例 (FPR=1,TPR=1) 意味着将每一个实例都预测为正例 (FPR=0,TPR=1) 为最优分类器点
例如： 设测试样本中， A类样本90个，B类样本10个。
分类器C1将所有的测试样本都分成了 A类 分类器C2将A类的90个样本分对了 70个，将B类 的样本分对了 5个
则：C1的分类精度为 90% C2的分类精度为 75%，显然，C2更有用些。
基于上述问题，人们从医疗分析领域引入了新
的分类器性能评价方法 ——ROC曲线和AUC方法
ROC曲线和AUC方法
ROC curve ：the ceiver Operating Characteristic AUC：the area under ROC
为了清楚的描述 ROC图形，根据混合矩阵，定义两个 概念：
错误的正例率 (False Positive Rate,FPR)=FP/N 正确的正例率 (True Positive Rate.TPR)=TP/P
●稳定性 一个模型是稳定的，是指它没有随着它所针对数 据的变化而过于剧烈变化。
●成本 这涉及预测错误代价所产生的计算花费。
使用这些评价标准可以对分类器进行评估，尤 其是其中的准确率或误分率，是比较常用的分类器 性能评价标准。
但是，所有这些性能评价标准都只在一个操作 点有效，这个操作点即是选择使得错误概率最小的 点。而且，这些评价标准都有一个共同的弱点，即 它们对于类分布的改变显得不够强壮。当测试集中 正例和负例的比例发生改变时，它们可能不再具有 良好的性能，甚至不被接受。
第三章-分类器性能评价
目录
? 前言 ? 常见的评价标准 ? ROC曲线和AUC方法
前言
分类过程的两个阶段
第一阶段：采用学习算法，通过对训练集进行归纳学习得到 分类模型；
第二阶段：将已经学习得到的分类模型用于测试集，对测试 集中未知类别的实例进行分类。
显然，通过训练集产生的分类模型未必是最佳 的，这就导致对测试集的分类可能产生错误。而人 们希望尽量得到性能最佳的分类模型，就使得对分 类器性能评价至关重要。只有通过优秀的评价标准 才能选择出性能更好的分类器。
分类器性能评价标准
常用的评价标准：
?误分率 ?查全率 ?F1值 ?速度 ?可伸缩性 ?成本
●准确度 ●查准率 ●计算复杂度 ●可解释性 ●稳定性
混合矩阵
两类问题中的混合矩阵
主对角线：被正确分类的正例个数 (TP个)和被正确 分类的负例个数 (TN个)
副对角线：被错误分类的负例个数 (FP个)和被错误 分类的负例个数 (FN个)
●计算复杂度
计算复杂度决定着算法执行的速度和占用的资源， 它依赖于具体的实现细节和软硬件环境。由于数 据挖掘的操作对象是海量的数据库，因而空间和 时间的复杂度将是非常重要的问题。
●速度
这涉及产生和使用模型的时间花费。
●可解释性
分类结果只有可解释性好，容易理解，才能更 好地用于决策支持。
●可伸缩性
一个模型的可伸缩的，是指在给定内存和磁盘 空间等可用的系统资源的前提下，算法的运行时 间应当随数据库大小线性增加。
准确率
? 分类准确率是指：模型正确的预测新的或先前未 见过的数据的类标号的能力。影响分类器准确率 的因素有：训练数据集记录的数目、属性的数目、 属性中的信息、测试数据集记录的分布情况等。
? 准确率(Accuracy) ：正确分类的测试实例个数占 测试实例总数的比例
Accuracy=(TP+TN)/C