常用分类算法的优缺点和相关评价指标

这里介绍几个常见的 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（negative）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。　

上图是这四个术语的混淆矩阵。 1）P=TP+FN表示实际为正例的样本个数。 2）True、False描述的是分类器是否判断正确。 3）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、negative=-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negative。 4）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。

1. 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)，正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比，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。
   8. 查准率和查全率反映了分类器分类性能的两个方面。如果综合考虑查准率与查全率，可以得到新的评价指标F1测试值，也称为综合分类率：$F1=\frac{2 \times precision \times recall}{precision + recall}$ 为了综合多个类别的分类情况，评测系统整体性能，经常采用的还有微平均F1（micro-averaging）和宏平均F1（macro-averaging ）两种指标。宏平均F1与微平均F1是以两种不同的平均方式求的全局的F1指标。其中宏平均F1的计算方法先对每个类别单独计算F1值，再取这些F1值的算术平均值作为全局指标。而微平均F1的计算方法是先累加计算各个类别的a、b、c、d的值，再由这些值求出F1值。由两种平均F1的计算方式不难看出，宏平均F1平等对待每一个类别，所以它的值主要受到稀有类别的影响，而微平均F1平等考虑文档集中的每一个文档，所以它的值受到常见类别的影响比较大。