AUPR

机器学习中 AUC值高,而 AUPR值相对较低是为什么?

然而，AUPR是基于PR曲线的指标，对正负样本比例非常敏感。如果正样本的数量相对较少，并且模型在识别和分类正样本方面表现不佳，AUPR值可能会相对较低。评估指标的不同性质：AUC和AUPR反映了模型在不同方面的性能。AUC衡量了模型对正负样本的整体排序能力，即正样本的排名比负样本高的几率。而AUPR衡量了模型在

如何评价一个深度学习模型工作性能,需要哪些指标...

在多分类问题中，AUPR是通过计算每个类别的平均精度-召回率曲线（PR曲线）下的面积来计算的。对于每个类别，可以将其余所有类别视为负例，该类别...

机器学习中auc值高,而aupr值相对较低是为什么?

机器学习模型中AUC值高而AUPR值相对较低的现象，通常意味着模型在处理数据集中的正负样本不平衡问题时表现优异。这种情况下，模型倾向于将更多的正样本正确分类，从而在AUC指...

Physica A 2020 | 链接预测综述(三)

AUPR是precision–recall curve下的面积，表示precision（所有预测为正类样本中预测正确的比例）与TPR（所有实际正类样本中预测正确的比例）之间的关系。在不平衡数据集的二分...

AUPR评估中,如何处理正负样本分布不均的问题? - 编程...

在AUPR（Area Under the Precision-Recall Curve）评估中，正负样本分布不均是一个常见问题。当正类样本远少于负类样本时，模型可能倾向于预测为...

如何正确评估KIBA与Davis数据集的模型性能差异? - 编程...

Davis 二分类 AUC, AUPR, Accuracy 为了实现公平比较,可以将两种任务统一为回归任务,或者将KIBA数据二值化后在Davis上验证泛化能力。三、控制...

如何预测某个酶与某个基因启动子区域结合能力?

当在GraphEC架构中去除蛋白结构信息后，GraphEC-pH的AUPR值下降了1.4%。与最新的两种方法EpHod和EpHod_SVR相比，GraphEC-pH的性能仍然表现更优...

机器学习科普系列 - 衡量指标AUC, ROC, Precision,Recall,F...

4. PR Curve，AUPRPR Curve：与ROC曲线类似，但只关注正样本的准确和召回情况。AUPR：PR曲线下的面积，能客观比较不同模型的分类能力。优点：只要不...

J. Chem. Inf. Model.|基于多模态深度学习预测PPI与调节...

随机划分场景下，MultiPPIMI、MLP、Random Forest均达到0.99以上的AUROC和AUPR；三种冷启动场景下，MultiPPIMI的AUROC和AUPR显著高于其他模型，泛化能力更强...

知识图谱方向有什么前瞻性的应用或者研究领域?

从图4b、d可以看出，在Yamanishi_08’数据集和BioKG上，AUPR分别提高了21%和14%。这些结果表明，我们的框架能够有效地集成和利用来自生物分子...