怎么样调整分类的阈值
调整分类模型的阈值是改变模型对正负类的预测标准的一种方法,常用于提高精确率、召回率或者其他性能指标。以下是如何调整分类阈值的步骤和方法:
PS:阈值是针对预测概率(表示样本属于某个特定类别的可能性)来说的
调整分类的阈值步骤和方法:
-
理解阈值的作用:
- 分类模型通常输出一个概率值(0到1之间),表示样本属于正类的可能性。
- 默认阈值通常设为0.5,即如果概率值大于0.5,预测为正类;否则预测为负类。
- 调整阈值可以改变模型对正负类的预测标准,从而影响假阳性和假阴性率。
-
增大阈值:精确率增加,召回率减少
-
减少假阳性(False Positive, FP):
- 定义:假阳性是指模型预测为正类,但实际为负类的情况。
- 解释:增大阈值意味着模型要求更高的置信度才会将样本预测为正类。因此,一些原本在默认阈值下被预测为正类(但实际为负类)的样本,在更高的阈值下会被重新预测为负类,从而减少假阳性的数量。
-
增加假阴性(False Negative, FN):
- 定义:假阴性是指模型预测为负类,但实际为正类的情况。
- 解释:增大阈值意味着一些原本在默认阈值下被正确预测为正类的样本,在更高的阈值下可能会被预测为负类。因此,模型会错过一些实际为正类的样本,从而增加假阴性的数量。
-
举例说明
假设我们有一个模型的输出概率如下(数值为示例):
样本 实际标签 预测概率 预测 A 正类 0.8 正类 真阳性 B 负类 0.6 正类 假阳性(减少假阳) C 正类 0.4 负类 假阴性 D 负类 0.3 负类 真阴性 E 正类 0.7 正类 真阳性(增加假阴) 默认阈值为 0.5 时:
- 样本 A、B、E 被预测为正类。
- 样本 C、D 被预测为负类。
-
此时,假阳性为 1(样本 B),假阴性为 1(样本 C)。
如果我们将阈值增大到 0.7:
- 样本 A、E 被预测为正类。
- 样本 B、C、D 被预测为负类。
-
此时,假阳性减少到 0(样本 B 不再是假阳性),但假阴性增加到 2(样本 C 和 E)。
-
-
减小阈值:精确率减少,召回率增加
-
增加真阳性率(Recall):
- 定义:真阳性率是指模型正确识别正类样本的比例。
- 解释:降低阈值会使模型更容易将样本预测为正类,因此能够捕捉更多的真正类(正类)样本,从而提高真阳性率。
-
增加假阳性率(False Positive Rate):
- 定义:假阳性率是指模型错误地将负类样本预测为正类的比例。
- 解释:降低阈值会导致模型将一些本应为负类的样本错误地预测为正类,因此会增加假阳性率。
-
降低精确率(Precision):
- 定义:精确率是指模型预测为正类的样本中实际为正类的比例。
- 解释:降低阈值会增加将样本预测为正类的数量,但其中一部分样本可能是假阳性,因此会降低精确率。
-
影响模型的决策边界:
- 解释:阈值决定了模型在将样本分类为正类或负类时所依据的概率界限。降低阈值会放宽模型对于正类的判定标准,使得更多的样本被预测为正类。
-
示例说明
假设我们有一个分类模型,对于一些样本的预测概率如下:
样本 实际标签 预测概率 预测标签(阈值=0.5) 预测标签(阈值=0.3) A 正类 0.8 正类 正类 B 负类 0.3 负类 正类 C 正类 0.6 正类 正类 D 负类 0.2 负类 正类 E 正类 0.7 正类 正类 通过降低阈值(例如从0.5降至0.3):
- 样本 B 和 D 被重新预测为正类,因为它们的预测概率超过了0.3。
- 这样做会增加真阳性率(Recall),但可能也会增加假阳性率(False Positive Rate),因为更多的负类样本被错误地预测为正类。同时,精确率(Precision)可能会下降,因为模型更容易将样本预测为正类,导致一些预测为正类的样本实际上是假阳性。
-
-
选择最佳阈值:
- 使用ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)和AUC(Area Under the Curve):
- ROC曲线绘制了不同阈值下的真阳性率(召回率)与假阳性率的关系。
- AUC值越大,模型性能越好。
- 使用精确率-召回率曲线P-R(Precision-Recall Curve):
- 绘制了不同阈值下的精确率与召回率的关系。
- 在平衡精确率和召回率时,这条曲线非常有用。
- 使用ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)和AUC(Area Under the Curve):
实际操作示例
假设我们使用Python和Scikit-learn库来调整分类阈值:
import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_recall_curve, roc_curve# 假设 y_true 是真实标签,y_scores 是模型输出的概率值
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0])
y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.65, 0.7, 0.2, 0.9, 0.55, 0.3])# 计算不同阈值下的精确率和召回率
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_scores)# 计算不同阈值下的假阳性率和真阳性率(用于绘制ROC曲线)
fpr, tpr, roc_thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)# 选择一个新的阈值,例如0.5
new_threshold = 0.5
y_pred = (y_scores >= new_threshold).astype(int)# 计算新的精确率和召回率
new_precision = np.sum((y_pred == 1) & (y_true == 1)) / np.sum(y_pred == 1)
new_recall = np.sum((y_pred == 1) & (y_true == 1)) / np.sum(y_true == 1)print(f"New Precision: {new_precision}")
print(f"New Recall: {new_recall}")
小结
通过调整分类阈值,可以在精确率和召回率之间进行权衡,以满足不同的应用需求。实际操作中,可以使用精确率-召回率曲线和ROC曲线来帮助选择最佳的阈值,从而优化模型的性能。
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【实战场景】记一次UAT jvm故障排查经历
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线性代数--行列式1
本篇来自对线性代数第一篇的行列式的一个总结。 主要是行列式中有些关键点和注意事项,便于之后的考研复习使用。 首先,对于普通的二阶和三阶行列式,我们可以直接对其进行拆开,展开。 而对于n阶行列式 其行列式的值等于它的任意…...
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ELK优化之Elasticsearch
目录 1.ELK优化 2.优化 ES 索引设置 2.1 优化 fsync 2.2 优化 refresh 2.3 优化 merge 2.4 优化设置 2.5 打开索引 3.优化线程池配置 3.1 优化的方案 4.锁定内存,不让 JVM 使用 Swap 5.减少分片数、副本数 6.ES优化总结 1.ELK优化 ELK优化可以围绕着 li…...
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ffmpeg推流时Unknown encoder ‘libx264‘
如果环境中有conda,最简单的办法就是 conda uninstall ffmpeg conda install ffmpeg 或者 sudo apt-get install -y libgmp3-dev pkg-config gnutls-bin libaom-dev libass-dev libbluray-dev libfdk-aac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-…...
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.Net Core 微服务之Consul(一)
目录 一、微服务架构 vs 单体架构 1. 单体架构介绍 2. 微服务架构介绍 3. 微服务架构 vs 单体架构的区别 4. 适用场景和选择 4.1 微服务架构的适用场景和选择 复杂度和规模需求高的应用程序: 技术栈的灵活性需求: 快速迭代和持续交付: 高可用性和容错性的要求: 4…...
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anaconda命令大全
目录 查看所有虚拟环境查看某虚拟环境安装的包创建虚拟环境激活创建好的虚拟环境回到之前的环境删除创建的虚拟环境查看conda所在的位置、虚拟环境位置等信息conda修改虚拟环境所在的位置 查看所有虚拟环境 conda env list查看某虚拟环境安装的包 激活要查看的虚拟环境之后&a…...
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二维码登录的原理
二维码登录的原理: 二维码登录是一种基于移动设备和网络技术的便捷登录方式。其原理主要依赖于以下几个关键要素: 随机生成:服务器端随机生成一个具有唯一性和时效性的二维码。编码信息:这个二维码包含了特定的登录信息,例如用户标识、会话标识、时间戳等。扫描识别:用户…...
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Leetcode.342 4的幂
给定一个整数,写一个函数来判断它是否是 4 的幂次方。如果是,返回 true ;否则,返回 false 。 整数 n 是 4 的幂次方需满足:存在整数 x 使得 n 4x 示例 1: 输入:n 16 输出:true示…...
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软件架构设计属性之一:功能性属性浅析
引言 软件架构设计属性中的功能性属性是评估软件架构是否满足其预定功能需求的关键指标。功能性属性确保软件能够执行其设计中的任务,并提供所需的服务。以下是对软件架构设计中功能性属性的浅析: 一、定义 功能性属性是指软件系统所具备的功能特性&a…...
markdown语法保存
这里写自定义目录标题 欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants 创建一个自定义列表如何创建一个…...
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网络应用层之(1)DHCPv6协议
网络应用层之(1)DHCPv6协议 Author: Once Day Date: 2024年5月26日 一位热衷于Linux学习和开发的菜鸟,试图谱写一场冒险之旅,也许终点只是一场白日梦… 漫漫长路,有人对你微笑过嘛… 全系列文章可参考专栏: 通信网络技术_Once-Day的博客-C…...
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Day 6:2981. 找出出现至少三次的最长特殊子字符串 I
Leetcode 2981. 找出出现至少三次的最长特殊子字符串 I 给你一个仅由小写英文字母组成的字符串 s 。 如果一个字符串仅由单一字符组成,那么它被称为 特殊 字符串。例如,字符串 “abc” 不是特殊字符串,而字符串 “ddd”、“zz” 和 “f” 是特…...
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Instagram运营必备工具合集
Instagram的运营不仅仅涉及数据分析,还包括内容规划、发布管理、互动提升和广告优化等多个方面。以下是一些海外社媒Instagram运营必备的工具,这些工具可以帮助您更有效地管理和提升您的Instagram账号。 Instagram 运营必备工具合集 数据分析工具 1、Ins…...
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Android 13 配置默认DN
需求: 如果存在用户配置的DNS服务器,则切面拦截运行商下发的DNS,替换为用户自己配置的DNS. 实现: 直接上代码: 1:TelephonyProperties 内新增属性保存用户设置的dns //QSSI.13/frameworks/base/telephony/java/com/android/in…...