优点是能够同时考虑到假阳性和真阳性的效果。缺点是在类别不平衡的情况下,ROC 曲线的面积可能会过于乐观。 五、AUC AUC 是ROC曲线下的面积,衡量分类器对样本的排序能力。优点是不受阈值的影响,能够度量模型在整个操作特性曲线上的表现。缺点是在一些情况下,AUC 可能过于悲观,无法反映模型在...
查准率与查全率还可以借助下图理解:竖着看左边,白点的样本点代表实际值是1,黑色代表0,红色代表预测值是1,黄色代表预测值是0。那么,查准率就是看你预测的准不准,也就是预测值为1的样本中实际值为1的样本占比;而查全率就是看你预测的全不全,即实际值为1的样本中预测值为1的样本占比。 ROC曲线(receiver operatin...
AUC(Area Under Curve)的值为ROC曲线下面的面积,若如上所述模型十分准确,则AUC为1。 但现实生活中尤其是工业界不会有如此完美的模型,一般AUC均在0.5到1之间,AUC越高,模型的区分能力越好,上图AUC为0.81。 若AUC=0.5,即与上图中红线重合,表示模型的区分能力与随机猜测没有差别。若AUC真的小于0.5,请检查一下是...
他们各自有什么优缺点和使用场景啊?首先交代下专业名词: 准确率 - accuracy 精确率 - precision 召回率 - recall F1值 - F1-score ROC曲线下面积 - ROC-AUC (area under curve) PR曲线下面积 - PR-AUC ROC/AU... 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么?
ROC(receiver operating characteristic curve)是曲线。也就是下图中的曲线。同时我们也看里面也上了AUC也就是是面积。一般来说,如果ROC是光滑的,那么基本可以判断没有太大的overfitting(比如图中0.2到0.4可能就有问题,但是样本太少了),这个时候调模型可以只看AUC,面积越大一般认为模型越好。
rate(FPR,假正率),纵坐标为true positive rate(TPR,真正率,召回率) AUC:被定义为ROC曲线下...
精确解析:精确率、召回率、F1值、ROC与AUC的优缺点 在处理不平衡数据的项目中,理解并选择合适的评估指标至关重要。让我们逐一探讨这些关键指标:Accuracy、Precision、Recall、F1-score、ROC-AUC以及Sensitivity和Specificity,它们各自的特点和适用场景。Precision(精确率): 真实正例中被正确预测的比例,...
那么聪明的你一定想得到,ROC曲线下方所包围的面积越大,那么分类器的性能越优越。这个曲线下的面积,就叫做AUC(Area Under the Curve)。因为整个正方形的面积为1,所以0<=AUC<=1。 同理,Precision与Recall的关系也可以画成一条曲线,就是上面的PR curve,其中,Precision随着Recall的提高而降低。
此外,AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积。通过AUC判断分类器的优劣: 0.90-1 = very good(A) 0.80-.90 = good (B) 0.70-.80 = not so good (C) 0.60-.70 = poor (D) 0.50-.60 = fail (F) PR曲线示例 通过threshold变化得到一系列的(Recall,Precision)值,一般来说,PR曲线越靠近右上...