疑惑
你和小白对算法进行了升级，但这次算法升级管用吗？
怎么才能对算法模型进行客观的评价呢？
于是你又一次给“人工智能人话翻译官”发了邮件。很快翻译官做了详尽的回复。
解惑
我们可以从一个医疗的列子，对算法模型如何评价做一个说明。
我们拿到一批医院用来教学用的x光片，其中20人为有病的患者，80人为健康的人，一共100人。
我们分别用P与N代表
P(condition positive)
the number of real positive cases in the data。
Positive ： sick
本例中对应的数字为20
N(condition negative )
the number of real negative cases in the data。
Negative ： healthy
本例中对应的数字为80
然后我们找一位大夫来对这批X光进行判断，得到结果如下：
这里我们用P', N'来表示预测的结果。
P' 22人
该大夫预测有病的患者为22人
其中预测对了18人，错了4人
N' 78人
该大夫预测健康的有78人
其中预测对了76人，错了2人
然后我们就可以根据这批数据以及该大夫的预测结果构造以下矩阵：
把数据带入该矩阵：
接下来就是重点了：
根据该医生的判断，有多少病人要被召回医院进行治疗呢，这个比例为多少？
这个比例很形象称为“召回率”。
有的资料也称为：
真阳性率(True Positive Rate，TPR)，灵敏度(Sensitivity)说的都是一回事。
那么这个医生漏诊多少人，比例为多少？
医生把2个有病的人预测为健康，意味该医生漏诊了两个人。FNR就代表了漏诊的比例。
这个比例形象的成为“漏诊率”
有的资料也称为：
假阴性率(False Negatice Rate，FNR)
漏诊率( = 1 - 灵敏度)
那么这个医生误诊多少人，比例为多少？
医生把4个健康的人的人预测为有病，意味该医生误诊了两个人。FPR就代表了误诊的比例。
这个比例形象的成为“误诊率”
有的资料也称为：
假阳性率(False Positice Rate，FPR)，误诊率( = 1 - 特异度)
最后该医生把真实健康的人，预测为健康的有76人。这个比例是多少呢？
这个比例被称为：
真阴性率(True Negative Rate，TNR)，特异度(Specificity)
好了，你可以这四个维度来评价该医生预测结果的好坏程度。看你更关心哪一个维度了？
好了，你可以把这个医生换成算法模型了。用这几个维度也可以评价该算法模型的优劣程度了。
恋爱成功为P。
恋爱失败为N。
得到以下评价矩阵：
image.png
其实还有以下多重组合，就看你更关心什么指标了：
除此之外：还可以使用ACC(accuracy)。
ACC (accuracy)称为：判对准确率。
也就是针对P与N你预测对的人数与总体样本人数的比例。
BTW：
accuracy paradox：
假设有100个样本，99个反例，只有1个正例。如果我的模型不分青红皂白对任意一个样本都预测是反例，那么我的模型的accuracy是 “正确的个数／总个数 = 99/100 = 99%”。很显然在这种极端条件下，ACC是不具备代表性的。
最后再介绍一下F1 score
TPR 关注的是在真实的P中，你预测对了多少
按照上面的例子：TPR关注的是你预测恋爱成功的人数在真实恋爱成功人数中所占的比例。
PPV关注的是在预测的P中，你预测对了多少
按照上面的例子：PPV关注的是你预测恋爱成功的人数在预测恋爱成功人数中所占的比例。
我们一共有200人用来测试，其中P有100，N有100，我们来看两种极端的情况：
我们的模型非常厉害，全预测对了：
带入公式：
我们的模型非常傻x，全预测错了。
带入公式：
综上，经过观察如果F1的成绩趋近与1，说明你的模型不仅在预测的结果(P')中，预测对的多，同时覆盖了(P)的中绝大多数情况，这当然是我们最想看到的。
我们把accuracy paradox中的例子带入：
则：
再度疑惑
小白和你都是行动派，收到回复后，利用之前用户的测评结果，立即进行了测试比对，结果发现，升级后的模型在各项指标中与升级前的模型结果基本一致，未见明显提高！
这是为什么？你又陷入了沉思之中。
