分类问题常用的性能度量指标有哪些？
常用的性能度量指标有：精确率、召回率、F1、TPR、FPR。
| 预测为真 | 预测为假 | |
|---|---|---|
| 真实为真 | TP(true positive) | FN(false negative) |
| 真实为假 | FP(false positive) | TN(true negative) |
精确率Precision=TP/(TP+FP)
SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。召回率Recall=TP/(TP+FN)
真正例率即为正例被判断为正例的概率TPR=TP/(TP+FN)
假正例率即为反例被判断为正例的概率FPR=FP/(TN+FP)
精确率又称查准率，顾名思义适用于对准确率较高的应用，例如网页检索与推荐。召回率又称查全率，适用于检测信贷风险、逃犯信息等。精确率与召回率是一对矛盾的度量，所以需要找一个平衡点，往往使用F1是精确率与召回率的调和平均值：
(1) 错误率和准确率
错误率：
准确率：acc=1-e
(2)AUC与ROC曲线
对于0、1分类问题，一些分类器得到的结果并不是0或1，如神经网络得到的是0.5、0.6等，此时就需要一个阈值cutoff，那么小于阈值的归为0，大于的归为1，可以得到一个分类结果。
ROC曲线(Receiver Operational Characteristic Curve)是以False Positive Rate为横坐标，True Postive Rate为纵坐标绘制的曲线。
曲线的点表示了在敏感度和特殊性之间的平衡，例如越往左，也就是假阳性越小，则真阳性也越小。曲线下面的面积越大，则表示该方法越有利于区分两种类别。
AUC即为ROC曲线所覆盖的区域面积。
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