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liuyubobobo

2018-10-29

已采纳

关于precision和recall的意义，请再回顾课程的10-1，10-2两个小节。

这里所说的敏感，是指对于极端偏斜的数据，普通的指标，比如准确率，是看不出我们的模型有任何问题的。但是使用 precision 和 recall 可以。

比如我在课程中举得这个例子：

从准确率的角度看，这个预测结果的准确率高达：99.86%

但是，从精准率的角度，仅有40%：

从召回率的角度，则是80%：

精准率和召回率都远低于准确率。为什么。可以回头再分析一下准确率的计算，这是因为我们的真正的病人只有10个。极度有偏的数据，是的即使我们预测所有人都是健康的，都能获得极高的准确率。但是，准确率这个指标，在这种情况下，没有揭示出我们的预测模型的问题。但是精准率和召回率揭示出来了：）这是精准率和召回率对极度有偏的数据敏感的意思。

仔细分析，为什么精准率和召回率能够对极度有偏的数据敏感？因为，他们汇率掉了上面混淆矩阵中的TN项！在我们的例子中，TN项是造成数据极度有偏的核心原因，也是让上面我说的“即使预测所有人都是健康的，都能获得极高的准确率”的核心原因。因为大部分人都是健康的，做到相对较高的准确预测TN很容易！

所以，再看ROC的计算（或者ROC曲线的绘制），这个TN是存在在ROC中的，所以，相较准确率和召回率而言，ROC对极度有偏的数据没有那么敏感：）

更多关于ROC，准确率和召回率的分析，也可以参考这个问答：https://coding.imooc.com/learn/questiondetail/42693.html

加油！：）

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