数据挖掘(7):分类算法评价

一、引言

分类算法有很多,不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定,在不同的数据集上表现的效果也不同,我们需要根据特定的任务进行算法的选择,如何选择分类,如何评价一个分类算法的好坏,前面关于决策树的介绍,我们主要用的正确率(accuracy)来评价分类算法。

正确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测,假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性,类别只有两个:0:不发生地震、1:发生地震。一个不加思考的分类器,对每一个测试用例都将类别划分为0,那那么它就可能达到99%的正确率,但真的地震来临时,这个分类器毫无察觉,这个分类带来的损失是巨大的。为什么99%的正确率的分类器却不是我们想要的,因为这里数据分布不均衡,类别1的数据太少,完全错分类别1依然可以达到很高的正确率却忽视了我们关注的东西。接下来详细介绍一下分类算法的评价指标。

 

二、评价指标

1、几个常用的术语

这里首先介绍几个常见的模型评价术语,现在假设我们的分类目标只有两类,计为正例(positive)和负例(negtive)分别是:

1)True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数(样本数);

2)False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数;

3)False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数,即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数;

4)True negatives(TN): 被正确地划分为负例的个数,即实际为负例且被分类器划分为负例的实例数。

 

 

 

预测类别

 

Yes

No

总计

Yes

TP

FN

P(实际为Yes

No

FP

TN

N(实际为No

总计

P’(被分为Yes

N’(被分为No

P+N

上图是这四个术语的混淆矩阵,我只知道FP叫伪阳率,其他的怎么称呼就不详了。注意P=TP+FN表示实际为正例的样本个数,我曾经误以为实际为正例的样本数应该为TP+FP,这里只要记住True、False描述的是分类器是否判断正确,Positive、Negative是分类器的分类结果。如果正例计为1、负例计为-1,即positive=1、negtive=-1,用1表示True,-1表示False,那么实际的类标=TF*PN,TF为true或false,PN为positive或negtive。例如True positives(TP)的实际类标=1*1=1为正例,False positives(FP)的实际类标=(-1)*1=-1为负例,False negatives(FN)的实际类标=(-1)*(-1)=1为正例,True negatives(TN)的实际类标=1*(-1)=-1为负例。

2、评价指标

1)正确率(accuracy)

正确率是我们最常见的评价指标,accuracy = (TP+TN)/(P+N),这个很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好;

2)错误率(error rate)

错误率则与正确率相反,描述被分类器错分的比例,error rate = (FP+FN)/(P+N),对某一个实例来说,分对与分错是互斥事件,所以accuracy =1 – error rate;

3)灵敏度(sensitive)

sensitive = TP/P,表示的是所有正例中被分对的比例,衡量了分类器对正例的识别能力;

4)特效度(specificity)

specificity = TN/N,表示的是所有负例中被分对的比例,衡量了分类器对负例的识别能力;

5)精度(precision)

精度是精确性的度量,表示被分为正例的示例中实际为正例的比例,precision=TP/(TP+FP);

6)召回率(recall)

召回率是覆盖面的度量,度量有多个正例被分为正例,recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive,可以看到召回率与灵敏度是一样的。

7)其他评价指标

  • 计算速度:分类器训练和预测需要的时间;
  • 鲁棒性:处理缺失值和异常值的能力;
  • 可扩展性:处理大数据集的能力;
  • 可解释性:分类器的预测标准的可理解性,像决策树产生的规则就是很容易理解的,而神经网络的一堆参数就不好理解,我们只好把它看成一个黑盒子。

对于某个具体的分类器而言,我们不可能同时提高所有上面介绍的指标,当然,如果一个分类器能正确分对所有的实例,那么各项指标都已经达到最优,但这样的分类器往往不存在。比如我们开头说的地震预测,没有谁能准确预测地震的发生,但我们能容忍一定程度的误报,假设1000次预测中,有5次预测为发现地震,其中一次真的发生了地震,而其他4次为误报,那么正确率从原来的999/1000=99.9%下降到996/1000=99.6,但召回率从0/1=0%上升为1/1=100%,这样虽然谎报了几次地震,但真的地震来临时,我们没有错过,这样的分类器才是我们想要的,在一定正确率的前提下,我们要求分类器的召回率尽可能的高。

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