如何解讀AWS機器學習服務的性能結果？

Question

我正在與亞馬遜網絡服務機器學習服務的試點工作，我有些疑惑。

我已經使用了二元分類器模型，在我看來，所得結果的直方圖與數值結果不匹配。根據直方圖，假陽性的分佈高於真陰性的分佈，但數值結果不會呈現這種行爲。

• 778個真陽性
• 15178真陰性
• 6663誤報
• 173漏報

任何人都可以帶來一些見解這件事？

謝謝

Answer 1

這就是答案，從亞馬遜Web服務支持團隊，我的問題，通過他們的論壇：

做一些周圍挖掘後，我發現，Y軸縮放 對數的直方圖，這就解釋了爲什麼直接1：1區域的真正的負值和誤報率的比較不會是 與數值結果一致。如果我們沒有顯示 對數刻度，我的猜測是你的Y軸大部分是 ，主要由真實的負面和真正的正面結果所支配，而假的正面和假面負面可能太小而不明顯。

參考：https://forums.aws.amazon.com/message.jspa?messageID=733706

如果Y軸是對數的結果確實匹配與所提供的直方圖。

Answer 2

您對截止分數控制（縱線），並可以將其從右到左運動，反之亦然。在您的圖表中，您將截斷得分方式向左移動，這意味着在大多數情況下您會預測「是」，因此，您將會有更多的誤報（錯誤地預測爲正值（=是）），而不是錯誤的負值。