曲线下的面积叫做 AUC。 上图表示,在给定阈值下,不同的模型对于正负样本的分类情况,分类效果越好,那么 TPR 越高, FPR 越低,因此该 点 越靠近 (0,1) 坐标。 为什么样本不平衡问题不影响 ROC 曲线? 上文已经解释了 样本不平衡问题 不影响 TPR 和 FPR,那么也就不会影响 ROC 曲线。 碰撞曲线: 在假设测试...
不同阈值下模型的sensitivity和specificity不同。 2.7 AUC:areas-under-the-curve,曲线下的面积(AUC)越大,或者说曲线更接近左上角(true positive rate=1, false positive rate=0)。AUC的意义:分别随机从正负样本集中抽取一个正样本,一个负样本,正样本的预测值大于负样本的概率。Wilcoxon-Mann-Witney Test。参考: ...
(1)曲线与FP_rate轴围成的面积(记作AUC)越大,说明性能越好,即图上L2曲线对应的性能优于曲线L1对应的性能。即:曲线越靠近A点(左上方)性能越好,曲线越靠近B点(右下方)曲线性能越差。 (2)A点是最完美的performance点,B处是性能最差点。 (3)位于C-D线上的点说明算法性能和random猜测是一样的–如C、D、E...
图中对应的绿色直线为随机判断情况下的 ROC 曲线,而 ROC 曲线下的面积被称为 Area Under Curve,在对比不同的模型时,AUC 值越大的模型越好。 image.png 混淆矩阵 上文提到的混淆矩阵只是最简单的情况,当我们进行多分类建模时,其横纵坐标可以变成多个不同的分类。 在理想情况下混同矩阵将是一个单位阵,但真实情...
AUC评价指标 根据维基百科的描述,AUC(Area under the Curve of ROC)是ROC曲线下方的面积,是判断二分类预测模型优劣的标准。ROC(receiver operating characteristic curve)接收者操作特征曲线,是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明用来侦测战场上敌军载具(飞机、船舰)的指标,属于信号检测理论。ROC曲线的横坐标是伪阳性...
),召回率(Recall),准确率(Accuracy), 平均正确率(AP), mean AveragePrecision(mAP), 交除并(IoU), 检测速率(Fps), AUC(Area under the curve) AP与mAP mAP即mean AP, 首先会算AP。AP就是Precision-recall曲线下面的面积,通常来说一个越好的分类器,AP值越高。 mAP是多个类别 ...