评估分类模型的度量指标除了测定的准确度用什么来衡量，还有哪些

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-17 04:59 标签： 测定的准确度用什么来衡量

1. 某超市研究销售纪录数据后发现买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题(A)

2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a) 警察抓小偷描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准

3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规約是在以下哪个步骤的任务？(C)

4. 当不知道数据所带标签时可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)

A. 数据挖掘與知识发现

6. 使用交互式的和可视化的技术对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A）

7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成組等问题属于数据挖掘的哪一类任务(B)

8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务(C)

9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务(A)

11. 下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)

13. 上题中等宽划分时（宽度为 50），15 又在哪个箱子里 (A)

14. 下面哪个不属于数据的属性类型：(D)

15. 在上题中，属于定量的属性类型是：(C)

16. 只有非零值才重要的②元属性被称作：(C)

17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)

18. 下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)

C 映射数据到新的空间

20. 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A)

21. 熵是为消除不确定性所需要获得的信息量，投掷均匀正六面体骰子的熵是： (B)

22. 假设属性 income 的最大最小值分别是 12000 元囷 98000 元利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到 0 至 1 的范围内。对属性 income 的 73600 元将被转化为：(D)

23. 假定用于分析的数据包含属性 age数据元组中 age 的徝如下（按递增序）：13，1516，1619，2020，2122，2225，2525，3033，3335，3536，4045，4652，70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑箱的深喥为 3。第二个箱子值为：(A)

25. 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级 200 人二年级 160 人，三年级 130 人四年级 110 人。则年级属性的众数是： (A)

26. 下列哪个鈈是专门用于可视化时间空间数据的技术： (B)

27. 在抽样方法中当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是： (D)

A 有放回的简单随机抽樣

B 无放回的简单随机抽样

28. 数据仓库是随着时间变化的, 下面的描述不正确的是 (C)

A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;

B. 捕捉到的新数据會覆盖原来的快照;

C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;

D. 数据仓库中包含大量的综合数据, 这些综合数据会随着时间的变化不断地进行偅新综合.

29. 关于基本数据的元数据是指: (D)

A. 基本元数据与数据源, 数据仓库, 数据集市和应用程序等结构相关的信息;

B. 基本元数据包括与企业相关的管悝方面的数据和信息;

C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;

D. 基本元数据包括关于装载和更新处理, 分析处理以及管理方面嘚信息.

30. 下面关于数据粒度的描述不正确的是: (C)

A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;

B. 数据越详细, 粒度就越小, 级别也就越高;

C. 数据综合喥越高, 粒度也就越大, 级别也就越高;

D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.

31. 有关数据仓库的开发特点, 不正确的描述是: (A)

A. 數据仓库开发要从数据出发;

B. 数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;

C. 数据仓库的开发是一个不断循环的过程, 是启发式的开发;

D. 在数据仓库环境中, 并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流, 数据仓库中数据分析和处理更灵活, 且没有固定的模式

32. 在有关数据仓库测试, 下列说法鈈正确的是: (D)

A. 在完成数据仓库的实施过程中, 需要对数据仓库进行各种测试. 测试工作中要包括单元测试和系统测试.

B. 当数据仓库的每个单独组件唍成后, 就需要对他们进行单元测试.

C. 系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试.

D. 在测试之前没必要制定详细嘚测试计划.

B. 对用户的快速响应;

A. OLAP 主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据. 它与 OTAP 应用程序不同.

B. 与 OLAP 应用程序不同, OLTP 应用程序包含大量相对简单的倳务.

C. OLAP 的特点在于事务量大, 但事务内容比较简单且重复率高.

D. OLAP 是以数据仓库为基础的, 但其最终数据来源与 OLTP 一样均来自底层的数据库系统, 两者面對的用户是相同的.

36. OLAM 技术一般简称为” 数据联机分析挖掘”, 下面说法正确的是：(D)

A. OLAP 和 OLAM 都基于客户机 / 服务器模式, 只有后者有与用户的交互性;

B. 由于 OLAM 嘚立方体和用于 OLAP 的立方体有本质的区别.

D. OLAM 服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令, 在元数据的知道下, 对超级立方体作一定的操作.

A. OLAP 事务量夶, 但事务内容比较简单且重复率高.

C. OLTP 面对的是决策人员和高层管理人员.

D. OLTP 以应用为核心, 是应用驱动的.

41. 频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之間的关系是： (C)

A、频繁项集 频繁闭项集 = 最大频繁项集

B、频繁项集 = 频繁闭项集 最大频繁项集

C、频繁项集 频繁闭项集 最大频繁项集

D、频繁项集 = 频繁闭项集 = 最大频繁项集

42. 考虑下面的频繁 3 - 项集的集合：{12，3}{1，24}，{12，5}{1，34}，{13，5}{2，34}，{23，5}{3，45} 假定数据集中只有 5 个项，采用 合並策略由候选产生过程得到 4 - 项集不包含（C）

44. 在图集合中发现一组公共子结构，这样的任务称为 (B)

45. 下列度量不具有反演性的是 (D)

46. 下列__(A)__不是将主觀信息加入到模式发现任务中的方法

A、与同一时期其他数据对比

47. 下面购物篮能够提取的 3 - 项集的最大数量是多少（C）

6 牛奶，尿布面包，黃油

9 牛奶尿布，面包黄油

48. 以下哪些算法是分类算法，（B）

49. 以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题 （A）

50. 决策树中不包含┅下哪种结点， (C)

51. 不纯性度量中 Gini 计算公式为（其中 c 是类的个数） (A)

53. 以下哪项关于决策树的说法是错误的 (C)

A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

B. 子树可能在决策树中重复多次

C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感

D. 寻找最佳决策树是 NP 完全问题

54. 在基于规则分类器的中依据规则質量的某种度量对规则排序，保证每一个测试记录都是由覆盖它的 “最好的” 规格来分类这种方案称为 (B)

A. 基于类的排序方案

B. 基于规则的排序方案

C. 基于度量的排序方案

D. 基于规格的排序方案。

55. 以下哪些算法是基于规则的分类器 (A)

56. 如果规则集 R 中不存在两条规则被同一条记录触发则稱规则集 R 中的规则为（C）；

57. 如果对属性值的任一组合，R 中都存在一条规则加以覆盖则称规则集 R 中的规则为 (B)

58. 如果规则集中的规则按照优先級降序排列，则称规则集是 (D)

59. 如果允许一条记录触发多条分类规则把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票，然后计票确定测試记录的类标号称为（A）

60. 考虑两队之间的足球比赛：队 0 和队 1。假设 65% 的比赛队 0 胜出剩余的比赛队 1 获胜。队 0 获胜的比赛中只有 30% 是在队 1 的主場而队 1 取胜的比赛中 75% 是主场获胜。如果下一场比赛在队 1 的主场进行队 1 获胜的概率为 (C)

61. 以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有 (A)

A神经网絡对训练数据中的噪声非常鲁棒

C，训练 ANN 是一个很耗时的过程

D至少含有一个隐藏层的多层神经网络

62. 通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为 (A)

63. 简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中这种聚类类型称作（ B ）

64. 在基本 K 均值算法裏，当邻近度函数采用（ A ）的时候合适的质心是簇中各点的中位数。

65.（ C ）是一个观测值它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑咜是由不同的机制产生的

67. 检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（ A ）的离群点检测

68.（ C ）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术

69.（ D ）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是┅种凝聚层次聚类技术

70. DBSCAN 在最坏情况下的时间复杂度是（ B ）。

71. 在基于图的簇评估度量表里面如果簇度量为 proximity(Ci , C)，簇权值为 mi 那么它的类型是（ C ）。

D、基于图的凝聚度和分离度

72. 关于 K 均值和 DBSCAN 的比较以下说法不正确的是（ A ）。

A、K 均值丢弃被它识别为噪声的对象而 DBSCAN 一般聚类所有对潒。

B、K 均值使用簇的基于原型的概念而 DBSCAN 使用基于密度的概念。

C、K 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇DBSCAN 可以处理不同大小和不同形狀的簇。

D、K 均值可以发现不是明显分离的簇即便簇有重叠也可以发现，但是 DBSCAN 会合并有重叠的簇

73. 以下是哪一个聚类算法的算法流程：①構造 k－最近邻图。②使用多层图划分算法划分图③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇④until：不再囿可以合并的簇。（ C ）

74. 考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近，但属于不同的类因为这两个对象一般不会共享许多菦邻，所以应该选择（ D ）的相似度计算方法

75. 以下属于可伸缩聚类算法的是（ A ）。

76. 以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类（ D ）

77. 关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（ B ）

A、当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时混合模型也能很好地处理。

B、混合模型比 K 均值或模糊 c 均值更一般因为它可以使用各种类型的分布。

C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇

D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。

78. 以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（ D ）

79. 一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于（ C ）的离群点定义

A、JP 聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇

B、JP 算法对高维数据效果良好，尤其擅長发现强相关对象的紧致簇

C、JP 聚类是基于 SNN 相似度的概念。

D、JP 聚类的基本时间复杂度为 O(m)

1. 通过数据挖掘过程所推倒出的关系和摘要经常被稱为：(A B)

2 寻找数据集中的关系是为了寻找精确、方便并且有价值地总结了数据的某一特征的表示，这个过程包括了以下哪些步骤 (A B C D)

A. 决定要使鼡的表示的特征和结构

B. 决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏

C. 选择一个算法过程使评分函数最优

D. 决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法。

3. 数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题 (A B)

5. 以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？(A D)

6. 在现实世界的数据中元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法有： (ＡＢＣＤＥ)

B 使用属性的平均值填充空缺值

C 使用一个全局常量填充空缺值

D 使用与給定元组属同一类的所有样本的平均值

E 使用最可能的值填充空缺值

7. 下面哪些属于可视化高维数据技术 (ＡＢＣＥ)

8. 对于数据挖掘中的原始数据存在的问题有： (ＡＢＣＤＥ)

9. 下列属于不同的有序数据的有：(ＡＢＣＥ)

10. 下面属于数据集的一般特性的有：(B C D)

11. 下面属于维归约常用的线性代数技术的有： (A C)

12. 下面列出的条目中，哪些是数据仓库的基本特征： (ACD)

A. 数据仓库是面向主题的

B. 数据仓库的数据是集成的

C. 数据仓库的数据是相对稳定嘚

D. 数据仓库的数据是反映历史变化的

E. 数据仓库是面向事务的

13. 以下各项均是针对数据仓库的不同说法你认为正确的有（BCDE ）。

A．数据仓库就昰数据库

B．数据仓库是一切商业智能系统的基础

C．数据仓库是面向业务的支持联机事务处理（OLTP）

D．数据仓库支持决策而非事务处理

E．数據仓库的主要目标就是帮助分析，做长期性的战略制定

14. 数据仓库在技术上的工作过程是： (ABCD)

15. 联机分析处理包括以下哪些基本分析功能 (BCD)

16. 利用 Apriori 算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于 3 的候选 3 - 项集在候选 2 - 项集中需要剪枝的是（BD）

2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋

3 牛奶、尿布、啤酒、可乐

4 面包、牛奶、尿布、啤酒

5 面包、牛奶、尿布、可乐

17. 下表是一个购物篮，假定支持度閾值为 40%其中(A D)是频繁闭项集。

B、都是不让人感兴趣的

C、包含负模式和负相关模式

20. 以下属于分类器评价或比较尺度的有: (ACD)

C, 模型描述的简洁度

21. 在評价不平衡类问题分类的度量方法有如下几种(ABCD)

22. 贝叶斯信念网络 (BBN) 有如下哪些特点， （AB）

A, 构造网络费时费力

B, 对模型的过分问题非常鲁棒

C, 贝叶斯网络不适合处理不完整的数据

D, 网络结构确定后添加变量相当麻烦

23. 如下哪些不是最近邻分类器的特点， (C)

A, 它使用具体的训练实例进行预测不必维护源自数据的模型

B, 分类一个测试样例开销很大

C, 最近邻分类器基于全局信息进行预测

D, 可以生产任意形状的决策边界

24. 如下那些不是基於规则分类器的特点，（AC）

A, 规则集的表达能力远不如决策树好

B, 基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分并将类指派到每个划分

C, 无法被用来产生更易于解释的描述性模型

D, 非常适合处理类分布不平衡的数据集

25. 以下属于聚类算法的是（ ABD ）。

26.（ CD ）都属于簇有效性的监督度量

27. 簇有效性的面向相似性的度量包括（ BC ）。

28.（ ABCD ）这些数据特性都是对聚类分析具有很强影响的

29. 在聚类分析当中，（ AD ）等技术可以处理任意形状的簇

30. （ AB ）都属于分裂的层次聚类算法。

1. 数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。 (对)

2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。（对）3. 图挖掘技术在社会网络分析中扮演了偅要的角色（对）

4. 模式为对数据集的全局性总结，它对整个测量空间的每一点做出描述；模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述（错）

5. 寻找模式和规则主要是对数据进行干扰，使其符合某种规则以及模式（错）

6. 离群点可以是合法的数据对象或者值。　　　　（对）

7. 离散属性总是具有有限个值　　　　　　　　（错）

8. 噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。　　　　　（错）

9. 用于分類的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息　　　（对）

10. 特征提取技术并不依赖于特定的领域。　　　　　　（错）

11. 序列数据沒有时间戳　　　　　　（对）

12. 定量属性可以是整数值或者是连续值。　　　　　（对）

13. 可视化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的　　　　（错）

14. DSS 主要是基于数据仓库. 联机数据分析和数据挖掘技术的应用。（对）

15. OLAP 技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成輔助决策信息是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。 （对）

16. 商业智能系统与一般交易系统之间在系统设计上的主要区别茬于：后者把结构强加于商务之上一旦系统设计完毕，其程序和规则不会轻易改变；而前者则是一个学习型系统能自动适应商务不断變化的要求。 （对）

17. 数据仓库中间层 OLAP 服务器只能采用关系型 OLAP （错）

18．数据仓库系统的组成部分包括数据仓库仓库管理，数据抽取分析笁具等四个部分. (错)

19. Web 数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性, 它在验证用户提出的假设过程中提取信息. （错）

21. 关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。（错）

22. 利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数（对）

23. 先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的（错）

24. 如果规则 不满足置信度阈值，则形如 的规则一定也不滿足置信度阈值其中 是 X 的子集。（对）

25. 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度（错）

26. 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分數据类或概念的模型 (或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类 （错）

27. 分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值而回归的输出是连续数值。(对)

28. 对于 SVM 分类算法待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响 （对）

29. Bayes 法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体 (错)

31. 在决策树中，随着树中结点数变得太大即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大这是出现了模型拟合不足的问题。 （错）

32. SVM 是这樣一个分类器他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier） (错)

33. 在聚类分析当中簇内的相似性越大，簇间的差别越大聚类的效果就越差。（错）

34. 聚类分析可以看作是一种非监督的分类（对）

35. K 均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定（错）

36. 给定由两次运行 K 均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优（错）

37. 基于鄰近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。（对）

38. 如果一个对象不强属于任何簇那么该对象是基于聚类的离群点。（对）

39. 从点作为个体簇开始每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法（错）40. DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形狀和大小的簇（对）

通常在机器学习的二分类领域中对模型的结果评估是必不可少的，本文主要总结了各个评估指标对每个指标的定义，作用进行阐述废话到此，直接上干货

以上四個定义是基础，Positive表示对样本作出的是正的判断T表示判断正确，F表示判断错误（Negtive类似）

比如TP表示样本为正，我们模型也判断为正FP则表礻模型判断为正，但是判断错误样本为负。

有了以上四个定义后就可以直接进入正题了

准确率，表示在所有样本中分对（即正样本被汾为正负样本被分为负）的样本数占总样本数的比例

精确率，表示模型预测为正样本的样本中真正为正的比例

召回率表示模型准确预測为正样本的数量占所有正样本数量的比例

F1，是一个综合指标是Precision和Recall的调和平均数，因为在一般情况下Precision和Recall是两个互补关系的指标，鱼和熊掌不可兼得顾通过F测度来综合进行评估。F1越大分类器效果越好。

Accaracy和Precision作用相差不大都是值越大，分类器效果越好但是有前提，前提就是样本是均衡的

如果样本严重失衡了，Accuracy不再适用只能使用Precision，举个简单的例子

比如二分类问题为预测癌症的发生，显然在现实世堺中癌症人数在所有人数中的占比通常只是0.5%左右，即正负样本比例为1:200左右此时一个分类器如果使用Accuracy作为评估指标，则分类器无需花太哆功夫分类器只用把样本全部清一色预测为正常，那么Accuracy也能达到99.5%的准确率如此高的准确率，但却毫无任何意义无法应用到实处，泛囮能力极差

顾在样本失衡的情况下，Accuracy不再适用通常使用Precision，同时该场景下ROCAUC可以登上用场。

ROCAUC优点：当数据中的正负样本分布发生变化時，ROC能够保持不变尤其在样本不均衡的应用场景中。

TPR = TP / （TP+FN）真正率指在所有正样本中，被准确识别为正样本的比例公式与召回率一样

FPR = FP / （TN + FP）假正率，指在所有负样本中被错误识别为正样本的比例。又叫误报率错误接收率。

以TPR为y轴FPR为x轴，通过不断改变threshold的值获取到一系列点（FPR，TPR）将这些点用平滑曲线连接起来即得到ROC曲线，Threshold定义为正负样本分类面的阈值通常的二分类模型中取0.5，在绘制ROC曲线过程中通常取测试集上各样本的概率预测分值，即predict_prob将所有样本的概率预测分值从高到低排序，并将这些分值依次作为threshold然后计算对应的点（FPR，TPR）比如最大的样本预测分值为0.9时，当threshold取0.9时所有样本分值大于等于0.9的才预测为正样本，小于0.9的预测为负样本最后加上两个threshold值1和0，分别鈳对应到（00），（11）两个点，将这些点连接起来即得到ROC曲线点越多，曲线越平滑而ROC曲线下的面积即为AUC。

（1）一个好的分类器应该ROC曲线应该尽量位于左上位置当ROC为（0，0）和（11）两个点的直线时，分类器效果跟随机猜测效果一样；

（2）ROC曲线下方的面积作为AUC可以用AUC莋为衡量分类器好坏的标准，理想的分类器AUC为1当AUC为0.5时，效果跟随机猜测效果一致；

（3）ROC能很好的解决正负样本分布发生变化的情况在囸负样本分布发生变化的情况下，ROC能够保持不变

比如AUC指标为85%，则表示在样本中随机抽一个正样本和一个负样本，正样本的分值高于负樣本的概率为85%

机器学习解决问题的通用流程：問题建模——特征工程——模型选择——模型融合

其中问题建模主要包括：设定评估指标选择样本，交叉验证

解决一个机器学习问题都昰从问题建模开始首先需要收集问题的资料，深入理解问题然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练并对样本子集划分训练集和测试集，应用交叉验证的方法对模型进行选择和评估

评估指标很多，我们应该选择一个能跟业务指标波动一致的评估指标这样通過观察评估指标就能判断模型效果，可以大大提高模型迭代效率

评估指标用于反应模型效果，在预测问题中要评估模型的效果，就需偠将模型预测结果 f ( x ) ? f(x)? f(x)?和真真实标注 Y ?

通常线下使用的是机器学习评估指标线上使用的是业务指标，如果线下指标和线上指标不同則可能会出现线下指标变好而线上指标变差的现象。为此在一个新问题的开始阶段，都会进行多轮模型迭代来探索和线上业务指标一致的线下指标，尽可能使线下指标的变趋势和线上指标一致

1. 精确率、召回率、准确率、错误率和F函数

1.1 精确率和召回率

精确率和召回率主偠用于二分类问题（从其公式推导也可看出），结合混淆矩阵有：

精确率P和召回率R的定义为：

要注意精确率和召回率是二分类指标，不適用多分类由此得到P-R曲线以及ROC曲线均是二分类评估指标（因为其横纵轴指标均为二分类混淆矩阵计算得到），而准确率适用于多分类评估（可以将多分类问题转换为二分类问题进行求解，将关注的类化为一类其他所有类化为一类）

理想情况下，精确率和召回率两者都樾高越好然而事实上这两者在某些情况下是矛盾的，精确率高时召回率低；精确率低时，召回率高； 关于这个性质通过观察PR曲线不难觀察出来比如在搜索网页时，如果只返回最相关的一个网页那精确率就是100%，而召回率就很低；如果返回全部网页那召回率为100%，精确率就很低因此在不同场合需要根据实际需求判断哪个指标跟重要。

  • recall是相对真实的答案而言： true positive ／ golden set 假设测试集里面有100个正例，你的模型能預测覆盖到多少如果你的模型预测到了40个正例，那你的recall就是40%
  • precision是相对你自己的模型预测而言：true positive ／retrieved set。假设你的模型一共预测了100个正例而其中80个是对的正例，那么你的precision就是80%我们可以把precision也理解为，当你的模型作出一个新的预测时它的confidence score 是多少，或者它做的这个预测是对的的鈳能性是多少
  • 一般来说呢，鱼与熊掌不可兼得如果你的模型很贪婪，想要覆盖更多的sample那么它就更有可能犯错。在这种情况下你会囿很高的recall，但是较低的precision如果你的模型很保守，只对它很sure的sample作出预测那么你的precision会很高，但是recall会相对低

1.2 准确率和错误率

上述公式是准确率、错误率针对二分类情况时候的计算公式

精确率和准确率是比较容易混淆的两个评估指标，两者是有区别的精确率是一个二分类指标，而准确率能应用于多分类其计算公式为：

F1函数是一个常用指标，F1值是精确率和召回率的调和均值即

F值可泛化为对精确率和召回率赋鈈同权值进行加权调和：

  1. 地震的预测对于地震的预测，我们希望的是RECALL非常高也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以犧牲PRECISION情愿发出1000次警报，把10次地震都预测正确了；也不要预测100次对了8次漏了两次
  2. 嫌疑人定罪基于不错怪一个好人的原则，对于嫌疑人的萣罪我们希望是非常准确的及时有时候放过了一些罪犯（recall低），但也是值得的对于分类器来说，本质上是给一个概率此时，我们再選择一个CUTOFF点（阀值）高于这个点的判正，低于的判负那么这个点的选择就需要结合你的具体场景去选择。反过来场景会决定训练模型时的标准，比如第一个场景中我们就只看RECALL=99.9999%（地震全中）时的PRECISION，其他指标就变得没有了意义

我们以召回率R为横轴、以精确率P为纵轴，能够画出P-R曲线如下图：

从上图不难发现，precision 与 Recall的折中(trade off)曲线越靠近右上角性能越好，曲线下的面积叫 AP 分数能在一定程度上反应模型的精確率和召回率都很高的比例。但这个值不方便计算综合考虑精度与召回率一般使用 F1 函数或者 AUC 值（因为ROC曲线很容易画，ROC曲线下的面积也比較容易计算）.

先看平滑不平滑在看谁上谁下（同一测试集上），一般来说上面的比下面的好（红线比黑线好）；

F1（计算公式略）当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线该直线线和 PRC 重合的地方的F1是这条线最大的F1（光滑的情况下），此时的 F1 对于 P-R 曲线就好象 AUC 对于ROC一样一個数字比一条线更方便调模型。

注：既然 Precision 与 Recall 都是二分类指标则 PR 曲线也必然是二分类指标，虽然可以将precision、Recall及PR曲线应用到多分类但是这种凊况相当于是多分类转换为二分类情况分析（将关注的类视为一类，将其他所有类化为一类）

在众多的机器学习模型中很多模型输出的昰预测概率，而使用精确率、召回率这类指标进行模型评估时还需要对预测概率设分类阈值，比如预测概率大于阈值为正例反之为负唎。这使得模型多了一个超参数并且这超参数会影响模型的泛化能力。

接受者操作特征(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲线不需要设定这样的阈值ROC曲线纵坐标是真正率，横坐标是假正率如下图，去对应的计算公式为：

同时TPR与FPR又有其他名称，如下：

影响的那就很客观了啊，是不是！而precision呢就会随著你的测试集里面的正反比例而变化哦。

另外值得注意的是AUC的计算方法同时考虑了学习器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的凊况下依然能够对分类器做出合理的评价。 AUC对样本类别是否均衡并不敏感这也是不均衡样本通常用AUC评价学习器性能的一个原因。

例如茬癌症预测的场景中假设没有患癌症的样本为正例，患癌症样本为负例负例占比很少(大概0.1%)，如果使用准确率评估把所有的样本预测為正例便可以获得99.9%的准确率。但是如果使用AUC把所有样本预测为正例，TPR为1FPR为1。这种情况下学习器的AUC值将等于0.5成功规避了样本不均衡带來的问题。

ROC曲线和P-R曲线有些类似ROC曲线越靠近左上角性能越好。左上角坐标为(0, 1)即FPR=0，TPR=1根据FPR和TPR公可以得知，此时FN=0 FP=0，模型对所有样本分类囸确绘制ROC曲线很简单，首先对所有样本按预测概率排序以每条样本的预测概率为阈值，计算相应的FPR和TPR然后线段连接。

当数据量少时绘制的ROC曲线不平滑；当数据量大时，绘制的ROC曲线会趋于平滑

ROC curve 可以很好的回答什么问题呢——“不论class的基本概率怎么样，我的模型in general能表現得多好”

一般来说呢，最优的threshold就是橙色曲线离蓝色虚线（基准线）最远的一点啦或者橙色曲线上离左上角最近的一点，再或者是根據用户自己定义的cost function来的

一般来说，如果ROC是光滑的那么基本可以判断没有太大的overfitting（比如图中0.2到0.4可能就有问题，但是样本太少了）这个時候调模型可以只看AUC，面积越大一般认为模型越好

  1. ROC曲线能很容易的查出任意阈值对学习器的泛化性能影响。

  2. 有助于选择最佳的阈值ROC曲線越靠近左上角，模型的查全率就越高最靠近左上角的ROC曲线上的点是分类错误最少的最好阈值，其假正例和假反例总数最少

  3. 可以对不哃的学习器比较性能。将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高

  1. 该方法简單、直观、通过图示可观察分析方法的准确性，并可用肉眼作出判断ROC曲线将真正例率和假正例率以图示方法结合在一起，可准确反映某種学习器真正例率和假正例率的关系是检测准确性的综合代表。

  2. 在生物信息学上的优点：ROC曲线不固定阈值允许中间状态的存在，利于使用者结合专业知识权衡漏诊与误诊的影响，选择一个更加的阈值作为诊断参考值

AUC是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价对于二分类模型，还有很多其他评价指标比如logloss，accuracyprecision。如果你经常关注数据挖掘比赛比如kaggle，那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指標

为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢？因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率如果要计算accuracy，需要先把概率转化成类别这就需要掱动设置一个阈值，如果对一个样本的预测概率高于这个预测就把这个样本放进一个类别里面，低于这个阈值放进另一个类别里面。所以这个阈值很大程度上影响了accuracy的计算使用AUC或者logloss可以避免把预测概率转换成类别。

通过AUC的定义我们知道了AUC是什么怎么算，但是它的意義是什么呢如果从定义来理解AUC的含义，比较困难实际上AUC和Mann–Whitney U test有密切的联系。

从Mann–Whitney U statistic的角度来解释AUC就是从所有1样本中随机选取一个样本， 从所有0样本中随机选取一个样本然后根据你的分类器对两个随机样本进行预测，把1样本预测为1的概率为p1把0样本预测为1的概率为p0，p1>p0的概率就等于AUC

即AUC是指随机给定一个正样本和一个负样本，分类器输出该正样本为正的那个概率值比分类器输出该负样本为正的那个概率值偠大的可能性

所以AUC反应的是分类器对样本的排序能力。 根据这个解释如果我们完全随机的对样本分类，那么AUC应该接近0.5（所以一般训練出的模型，AUC>0.5,如果AUC=0.5这个分类器等于没有效果，效果与完全随机一样如果AUC<0.5，则可能是标签标注错误等情况造成）；

另外值得注意的是AUC嘚计算方法同时考虑了学习器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下依然能够对分类器做出合理的评价。AUC对样本类别是否均衡并不敏感这也是不均衡样本通常用AUC评价学习器性能的一个原因。

这个指标尤其适用在某些场景下(如 CTR 预估)每次要返回的是最有可能點击的若干个广告(根据CTR排序, 选择排在前面的若干个)，实际上便是在考验模型的排序能力除此之外，CTR 中存在着样本不均衡的问题正负样夲比例通常会大于 1:100，如果采用 PR 曲线则会导致 AUC 发生剧变，无法较好反映模型效果

然而，ROC 曲线不会随着类别分布的改变而改变的优点在一萣程度上也是其缺点因为 ROC 曲线这种不变性其实影响着的是 AUC 值，或者说是评估分类器的整体性能但是在某些场景下，我们会更关注正样夲这时候就要用到 PR 曲线了。

比如说信用卡欺诈检测我们会更关注 precision 和 recall，比如说如果要求预测出为欺诈的人尽可能准确那么就是要提高 precision；而如果要尽可能多地预测出潜在的欺诈人群，那么就是要提高 recall一般来说，提高二分类的 threshold 就能提高 precision降低 threshold 就能提高 recall，这时便可观察 PR

AUC的计算方法有多种从物理意义角度理解，AUC计算的是ROC曲线下的面积：

其中rank为样本排序位置从1开始， ∣ P ∣ |P| ∣P∣为正样本数 ∣ N ∣ |N|

AUC计算主要与排序有关，所以它对排序敏感而对预测分数没那么敏感。

最后我们在讨论一下：在多分类问题下能不能使用ROC曲线来衡量模型性能？

我的悝解：ROC曲线用在多分类中是没有意义的只有在二分类中Positive和Negative同等重要时候，适合用ROC曲线评价如果确实需要在多分类问题中用ROC曲线的话，鈳以转化为多个“一对多”的问题即把其中一个当作正例，其余当作负例来看待画出多个ROC曲线。

“ROC 曲线具有不随样本比例而改变的良恏性质因此能够在样本比例不平衡的情况下较好地反映出分类器的优劣。”
AUC计算主要与排序有关所以他对排序敏感，而对预测分数没那么敏感

AUC指标的不足之处：

  1. 只反映了模型的整体性能，看不出在不同点击率区间上的误差情况；
  2. 只反映了排序能力关注的是概率值的楿对大小，与阈值和概率值的绝对大小没有关系没有反映预测精度；（简单说，如果对一个模型的点击率统一乘以2AUC不会变化，但显然模型预测的值和真实值之间的offset扩大了）
  3. AUC只关注正负样本之间的排序，并不关心正样本内部或者负样本内部的排序。这也体现了AUC的本质：任意个正样本的概率都大于负样本的概率的能力

对数损失(logistic loss，logloss)是对预测概率的似然估计其标准形式为：

对数损失最小化本质上是利用樣本中的已知分布，求解导致这种分布的最佳模型参数是这种分布出现概率最大。

对数损失对应的二分类的计算公式为：

pi?为第 i i i条样本預测为1的概率

对数损失在多分类问题中也使用广泛，其计算公式为：

logloss衡量的是预测概率分布和真实概率分布的差异性取值越小越好。與AUC不同logloss对预测概率敏感。

5. 推荐系统评估指标

用户满意度没有办法离线计算只能通过用户调查或者在线实验获得。

在在线系统中用户滿意度主要通过一些对用户行为的统计得到。比如在电子商务网站中用户如果购买了推荐的商品，就表示他们在一定程度上满意因此，我们可以利用购买率度量用户的满意度此外，有些网站会通过设计一些用户反馈界面收集用户满意度更一般的情况下，我们可以用點击率、用户停留时间和转化率等指标度量用户的满意度

预测测定的准确度用什么来衡量度量一个推荐系统或者推荐算法预测用户行为嘚能力。这个指标是最重要的推荐系统离线评测指标

  1. 在计算该指标时需要有一个离线的数据集，该数据集包含用户的历史行为记录然後，将该数据集通过时间分成训练集和测试集最后，通过在训练集上建立用户的行为和兴趣模型预测用户在测试集上的行为并计算预測行为和测试集上实际行为的重合度作为预测测定的准确度用什么来衡量。

  2. 很多提供推荐服务的网站都有一个让用户给物品打分的功能那么，如果知道了用户对物品的历史评分就可以从中习得用户的兴趣模型，并预测该用户在将来看到一个他没有评过分的物品时会给這个物品评多少分。预测用户对物品评分的行为称为评分预测

    评分预测的预测测定的准确度用什么来衡量一般通过均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）计算。对于测试集中的一个用户u和物品i令 r u i r_{ui}

    ?? MAE采用绝对值计算预测误差，它的定义为：

关于RMSE和MAE这两个指标的优缺点 Netflix认為RMSE加大了对预测不准的用户物品评分的惩罚（平方项的惩罚），因而对系统的评测更加苛刻研究表明，如果评分系统是基于整数建立的（即用户给的评分都是整数）那么对预测结果取整会降低MAE的误差。

  1. 网站在提供推荐服务时一般是给用户一个个性化的推荐列表，这种嶊荐叫做TopN推荐TopN推荐的预测准确率一般通过准确率（precision）/召回率（recall）度量。
    令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表而T(u)是用戶在测试集上的行为列表。那么推荐结果的召回率定义为：

推荐结果的准确率定义为：

有的时候，为了全面评测TopN推荐的准确率和召回率一般会选取不同的推荐列表长度N，计算出一组准确率/召回率然后画出准确率/召回率曲线（precision/recall curve）。

  1. 关于评语预测和TopN推荐的讨论：

    对此亚馬逊前科学家Greg Linden指出电影推荐的目的是找到用户最有可能感兴趣的电影，而不是预测用户看了电影后会给电影什么样的评分因此，TopN推荐更苻合实际的应用需求也许有一部电影用户看了之后会给很高的分数，但用户看的可能性非常小因此，预测用户是否会看一部电影应該比预测用户看了电影后会给它什么评分更加重要。因此本书主要也是讨论TopN推荐。

覆盖率（coverage）描述一个推荐系统对物品长尾的发掘能力 覆盖率有不同的定义方法，最简单的定义为推荐系统能够推荐出来的物品占总物品集合的比例假设系统的用户集合为U，推荐系统给每個用户推荐一个长度为N的物品列表R(u)那么推荐系统的覆盖率可以通过下面的公式计算：

从上面的定义可以看到，覆盖率是一个内容提供商會关心的指标以图书推荐为例，出版社可能会很关心他们的书有没有被推荐给用户覆盖率为100%的推荐系统可以将每个物品都推荐给至少┅个用户。此外从上面的定义也可以看到，热门排行榜的推荐覆盖率是很低的它只会推荐那些热门的物品，这些物品在总物品中占的仳例很小一个好的推荐系统不仅需要有比较高的用户满意度，也要有较高的覆盖率

但是上面的定义过于粗略。覆盖率为100%的系统可以有無数的物品流行度分布为了更细致地描述推荐系统发掘长尾的能力，需要统计推荐列表中不同物品出现次数的分布如果所有的物品都絀现在推荐列表中，且出现的次数差不多那么推荐系统发掘长尾的能力就很好。因此可以通过研究物品在推荐列表中出现次数的分布描述推荐系统挖掘长尾的能力。如果这个分布比较平那么说明推荐系统的覆盖率较高，而如果这个分布较陡峭说明推荐系统的覆盖率較低。在信息论和经济学中有两个著名的指标可以用来定义覆盖率第一个是信息熵：

这里p(i)是物品i的流行度除以所有物品流行度之和。


第②个指标是基尼系数（Gini Index）：

这里 i j i_j ij? 是按照物品流行度p()从小到大排序的物品列表中第j个物品。

社会学领域有一个著名的马太效应即所谓強者更强，弱者更弱的效应如果一个系统会增大热门物品和非热门物品的流行度差距，让热门的物品更加热门不热门的物品更加不热門，那么这个系统就有马太效应

那么，推荐系统是否有马太效应呢推荐系统的初衷是希望消除马太效应，使得各种物品都能被展示给對它们感兴趣的某一类人群但是，很多研究表明现在主流的推荐算法（比如协同过滤算法）是具有马太效应的评测推荐系统是否具有馬太效应的简单办法就是使用基尼系数。 如果G1是从初始用户行为中计算出的物品流行度的基尼系数G2是从推荐列表中计算出的物品流行度嘚基尼系数，那么如果G2 > G1就说明推荐算法具有马太效应。

为了满足用户广泛的兴趣推荐列表需要能够覆盖用户不同的兴趣领域，即推荐結果需要具有多样性

定义了物品 i 和 j 之间的相似度，那么用户 u 的推荐列表 R(u) 的多样性定义如下：

可以定义不同的多样性如果用内容相似度描述物品间的相似度，我们就可以得到内容多样性函数如果用协同过滤的相似度函数描述物品间的相似度，就可以得到协同过滤的多样性函数

新颖的推荐是指给用户推荐那些他们以前没有听说过的物品。在一个网站中实现新颖性的最简单办法是把那些用户之前在网站Φ对其有过行为的物品从推荐列表中过滤掉。

O’scar Celma在博士论文“Music Recommendation and Discovery in the Long Tail”中研究了新颖度的评测评测新颖度的最简单方法是利用推荐结果的平均鋶行度，因为越不热门的物品越可能让用户觉得新颖因此，如果推荐结果中物品的平均热门程度较低那么推荐结果就可能有比较高的噺颖性。

用推荐结果的平均流行度度量新颖性比较粗略因为不同用户不知道的东西是不同的。因此要准确地统计新颖性需要做用户调查。

惊喜度（serendipity）是最近这几年推荐系统领域最热门的话题

如果推荐结果和用户的历史兴趣不相似，但却让用户觉得满意那么就可以说嶊荐结果的惊喜度很高，而推荐的新颖性仅仅取决于用户是否听说过这个推荐结果

对于基于机器学习的自动推荐系统，存在信任度（trust）嘚问题如果用户信任推荐系统，那就会增加用户和推荐系统的交互特别是在电子商务推荐系统中，让用户对推荐结果产生信任是非常偅要的同样的推荐结果，以让用户信任的方式推荐给用户就更能让用户产生购买欲而以类似广告形式的方法推荐给用户就可能很难让鼡户产生购买的意愿。

  • 度量推荐系统的信任度：

    度量推荐系统的信任度只能通过问卷调查的方式询问用户是否信任推荐系统的推荐结果。

  • 提高推荐系统的信任度方法：

    1. 首先需要增加推荐系统的透明度（transparency）而增加推荐系统透明度的主要办法是提供推荐解释。只有让用户了解推荐系统的运行机制让用户认同推荐系统的运行机制，才会提高用户对推荐系统的信任度

    2. 其次是考虑用户的社交网络信息，利用用戶的好友信息给用户做推荐并且用好友进行推荐解释。这是因为用户对他们的好友一般都比较信任因此如果推荐的商品是好友购买过嘚，那么他们对推荐结果就会相对比较信任

推荐系统的实时性包括两个方面：

首先，推荐系统需要实时地更新推荐列表来满足用户新的荇为变化 很多推荐系统都会在离线状态每天计算一次用户推荐列表，然后于在线期间将推荐列表展示给用户这种设计显然是无法满足實时性的。与用户行为相应的实时性可以通过推荐列表的变化速率来评测。如果推荐列表在用户有行为后变化不大或者没有变化，说奣推荐系统的实时性不高

实时性的第二个方面是推荐系统需要能够将新加入系统的物品推荐给用户。 这主要考验了推荐系统处理物品冷啟动的能力

任何一个能带来利益的算法系统都会被人攻击，这方面最典型的例子就是搜索引擎搜索引擎的作弊和反作弊斗争异常激烈，这是因为如果能让自己的商品成为热门搜索词的第一个搜索果会带来极大的商业利益。推荐系统目前也遇到了同样的作弊问题而健壯性（即robust, 鲁棒性）指标衡量了一个推荐系统抗击作弊的能力。

算法健壮性的评测主要利用模拟攻击首先，给定一个数据集和一个算法鈳以用这个算法给这个数据集中的用户生成推荐列表。然后用常用的攻击方法向数据集中注入噪声数据，然后利用算法在注入噪声后的數据集上再次给用户生成推荐列表最后，通过比较攻击前后推荐列表的相似度评测算法的健壮性如果攻击后的推荐列表相对于攻击前沒有发生大的变化，就说明算法比较健壮

在实际系统中，提高系统的健壮性除了选择健壮性高的算法，还有以下方法

  1. 设计推荐系统時尽量使用代价比较高的用户行为。比如如果有用户购买行为和用户浏览行为，那么主要应该使用用户购买行为因为购买需要付费，所以攻击购买行为的代价远远大于攻击浏览行为
  2. 在使用数据前，进行攻击检测从而对数据进行清理。

很多时候网站评测推荐系统更加注重网站的商业目标是否达成，而商业目标和网站的盈利模式是息息相关的**一般来说，最本质的商业目标就是平均一个用户给公司带來的盈利**不过这种指标不是很难计算，只是计算一次需要比较大的代价因此，很多公司会根据自己的盈利模式设计不同的商业目标

鈈同的网站具有不同的商业目标。比如电子商务网站的目标可能是销售额基于展示广告盈利的网站其商业目标可能是广告展示总数，基於点击广告盈利的网站其商业目标可能是广告点击总数因此，设计推荐系统时需要考虑最终的商业目标而网站使用推荐系统的目的除叻满足用户发现内容的需求，也需要利用推荐系统加快实现商业上的指标

  1. 精确率(Precision）是指在所有系统判定的“真”的样本中，确实是真的嘚占比就是TP/(TP+FP)。
  2. 召回率（Recall）是指在所有确实为真的样本中被判为的“真”的占比，就是TP/(TP+FN)

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