Area-Under-ROC (AUC) 我不是高圆圆 呐人生嘛最要紧的就是开心咯。AUC: 一个正样例被分类器预测为正的概率值与该正样例被预测为负的概率值比较: 0.5:表示一样; <0.5:表示分类器预测效果不太好; >0.5:表示分类器预测效果比较好。 AUC的值越大,表示分类器的预测效果越好。 参考: 如何理解机器学习和统计中...
虽然,用ROC curve来表示分类器的performance很直观好用。可是,人们总是希望能有一个数值来标志分类器的好坏。于是Area Under roc Curve(AUC)就出现了。顾名思义,AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。通常,AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的AUC代表了较好的performance。好了,到此为止,所有的 前续介绍...
网络曲线下面积 网络释义 1. 曲线下面积 ROC曲面,ROC... ... ) ROC surface 曲面 )area under ROC curve曲线下面积) ROC curves 曲线法 ... www.dictall.com|基于2个网页
1. AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积,取值范围一般在0.5和1之间。 使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。 2.AUC 的计算方法 非参数法:(两种方法实际证明是一致的) 梯形法则:早期由于测试样本有限,我们...
AreaUnderRocCurve 屬性 參考 意見反應 定義 命名空間: Microsoft.ML.Data 組件: Microsoft.ML.Data.dll 套件: Microsoft.ML v3.0.1 取得ROC 曲線下的區域。 C# 複製 public double AreaUnderRocCurve { get; } 屬性值 Double 備註 ROC 曲線下的區域等於分類器將隨機播放的正實例排名高於隨機播放...
在下文中一共展示了Evaluation.area_under_roc方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: main ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from weka.classifiers import Evaluation [as 别名]# 或者: from weka.classi...
内容提示: Area under the ROC Curve has the MostConsistent Evaluation for Binary Classif i cationJing Li 1*1* University of Illinois at Urbana-Champaign, 420 David Kinley Hall,1407 W Gregory Drive, Urbana, 61801, Illinois, USA.Corresponding author(s). E-mail(s): jingl8@illinois.edu;...
This is arbitrary but no more so than,e.g. Area Under ROC.5个回答 这是任意的,但没有如此比,例如2013-05-23 12:21:38 回答:匿名 这是任意的,但是如此比,即区域在ROC下。 2013-05-23 12:23:18 回答:匿名这是任意的,但如此比,即。 区域在ROC之下。 2013-05-23 12:24:58 回答:匿名...
AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好。 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面...
不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章 使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集 Spark Mllib里决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率 ...