我正在使用 Amazon Web Service 机器学习服务进行试点，但我有一些疑问。
我使用了二元分类器模型，在我看来，所得结果的直方图与数值结果不匹配。根据直方图，假阳性的分布高于真阴性的分布，但数值结果并未呈现这种行为。
- 778 个真阳性
- 15,178 个真阴性
- 6,663 个误报
- 173个假阴性
任何人都可以对此事提出一些见解吗？
谢谢，
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您可以控制截止分数（垂直线），并且可以将其从右向左移动，反之亦然。在您的图表中，您将截止分数向左移动，这意味着您将在大多数情况下预测是，因此，您将有更多的误报（错误地预测为正（=是），而不是误报.
于 2016-07-31T22:35:06.543 回答
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这是亚马逊网络服务支持团队通过他们的论坛对我的问题的回答：
经过一番挖掘，我发现直方图的 Y 轴比例是对数的，这就解释了为什么真阴性和假阳性的直接 1:1 面积比较与数值结果不一致。如果我们不显示对数刻度，我的猜测是您的大部分 Y 轴将由真阴性和真阳性结果主导，而假阳性和假阴性可能太小而无法明显看到。
参考：https ://forums.aws.amazon.com/message.jspa?messageID=733706
如果 Y 轴是对数的，则结果与提供的直方图匹配。
于 2016-08-02T10:56:28.393 回答