受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲线分析是医学研究常用统计方法,但因其与原始数据对应关系不直接且通常借助统计软件绘制,ROC曲线下面积(Area Under Curve, AUC)虽有明确理论释义但理解起来较为抽象,对于初学者和非专业人士而言难于透彻理解.本文在简要梳理ROC曲线概念,由来及应用现状的基础上,...
AUC（area under the ROC curve, AUC）即ROC曲线下面积，AUC越大越好，提示该试验的诊断价值越高。1）AUC≈1.0：最理想的检查指标；2）AUC在0.7-0.9之间：试验准确性高；3）AUC＝0.5：试验无诊断价值。一般来说，AUC达到0.9以上才认为是一个准确性很高的诊断试验，此时的cutoff才有实际意义哦！3. 用于...
关于ROC (受试者工作特征曲线, receiver operating characteristic curve)中AUC(Area Under Curve)说法正确的是 A、定义为ROC曲线下的面积 B、AUC值提供了分类器的一个整体数值。通常AUC越大,分类器更好 C、取值范围为[0,1] D、其它答案都不对 你可能感兴趣的试题...
由此本发明提出了最大化ROC曲线下的部分面积(partial area under curve,简称pAUC)算法。在五个大规模非限定环境下的人脸数据集上的实验结果表明,本发明提出的方法和目前性能最优的人脸识别方法相比具有很强的竞争性,且其性能明显优于同为验证型损失的三元组损失函数。 一种基于受试者工作特征曲线下部分面积优化的...
4.为了克服现有技术的不足,本发明提供了一种基于受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,简称roc)下部分面积(partial area under curve,简称pauc)优化的人脸识别方法,通过pauc算法和类中心学习策略训练一个用于开集人脸识别的深层卷积神经网络。其中:1)类中心学习策略对训练数据集构造样本对,从而大大提高...
AUC(area under the ROC curve, AUC)即ROC曲线下面积,AUC越大越好,提示该试验的诊断价值越高。 1)AUC≈1.0:最理想的检查指标; 2)AUC在0.7-0.9之间:试验准确性高; 3)AUC=0.5:试验无诊断价值。 一般来说,AUC达到0.9以上才认为是一个准确性很高的诊断试验,此时的cutoff才有实际意义哦! 3. 用于比较两种或两...
受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲线分析是医学研究常用统计方法,但因其与原始数据对应关系不直接且通常借助统计软件绘制,ROC曲线下面积(Area Under Curve, AUC)虽有明确理论释义但理解起来较为抽象,对于初学者和非专业人士而言难于透彻理解.本文在简要梳理ROC曲线概念,由来及应用现状的基础上,提...