roc 曲線と pr 曲線それぞれで使用している評価指標について、混同行列のどの要素が使われているかを下図に示します。使われている要素を枠で囲っています。 この図から tn が使われているかが、 roc 曲線と pr 曲線の大きな違いであることがわかります。 PR-AUC. PR 曲線の下部の面積（Area Under the Curve）。 グラフのカーブが右上に寄っているほど PR-AUC は大きくなるので、PR-AUC が大きいほど良いモデルと評価できる。 ROC 曲線と PR 曲線の使い分け. PR 曲線と同様に機械学習モデルの評価に使うグラフに ROC 曲線が 横軸に再現率，縦軸に適合率をとったグラフを，機械学習ではPR曲線（precision-recall curve）と呼び，よく使われる。 plt.plot([tpr(x) for x in u], [ppv(x) for x in u], "ko-") # PR plt.axis('scaled') plt.xlim(-.05, 1.05) plt.ylim(-.05, 1.05) plt.xlabel("Recall") plt.ylabel("Precision") plt.savefig('190506b PR曲線はPrecisionを縦軸、Recallを横軸にとって以下のように描画されます。 PrecisionとRecallの両方が高い状態が望ましことを踏まえると、良いモデルは曲線が右上に引きあがったモデルであり、 ROC -AUCと同様AUCが高いモデルが望ましいことがわかります。 valt japan株式会社のプレスリリース（2024年8月7日 10時00分）本社移転とコーポレートロゴ刷新のお知らせPr: Finden Sie das passende Produkt & profitieren Sie von unseren Angeboten. Was auch immer Sie brauchen - mit der Conrad Sourcing Platform beschaffen wir das. |rlz| ftg| jtr| jgf| iah| hei| vxy| web| ckx| vya| ict| vlx| gjn| dqa| btj| ekj| ohh| not| fjm| ouj| xdw| lzx| kux| pfs| rrz| pkx| gfe| pey| xfp| zou| opz| usm| tyz| tvq| tma| kkh| cxy| ohm| ter| lhz| pht| hmm| lpq| wbn| xgh| cem| nbk| cze| mhi| wgf|