AUC表示的是接收者操作特征(Receiver Operating Characteristic,简称 ROC)曲线下的面积,ROC曲线可以展示模型在不同阈值下的真阳率(True Positive Rate)和假阳率(False Positive Rate)。AUC的取值范围在0到1之间,越接近1代表模型的性能越好,越接近0.5则代表模型的预测能力较弱。因此,AUC可以作为一个重要的指标来选择最...
根据AUC的计算公式,我们可以将AUC理解为模型区分正类和负类的能力。当AUC越大,模型区分正负类的能力越强。当模型对正负样本没有区分能力时,即对一个样本随机预测为正类或负类,此时AUC=0.5。 总结📝 通过以上分析,我们可以看出AUC不仅仅是评估模型性能的一个指标,它还能反映模型对正负样本的区分能力以及对正负样本...
1.探究AUC的基本定义; 2.明确AUC在模型评估中的地位; 3.深入到ROC曲线的内涵; 4.解析AUC的计算方式; 5.讨论AUC的实际应用场景。AUC,或曲线下面积(Area Under Curve),常常与ROC曲线一同提及,是用于评估分类模型效果的一个标准。AUC为1表示模型具有完美的分类能力,而AUC为0.5则意味着模型的分类能力与随机分类无...
AUC的取值不大于1，AUC越大，说明模型的性能越好，AUC=1表示模型的性能最好。
1. 什么是AUC? AUC,全称为“曲线下面积”(Area Under the Curve),是评估分类模型性能的重要指标。要理解AUC,首先得知道ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)是什么。而要理解ROC,我们先看一下混淆矩阵。 混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵一般都如下图: ...
AUC的直观理解是:当我们从样本集中随机抽取一个正实例和一个负实例,当前的二分类模型将正实例排在负实例前面的概率。AUC的值越高,说明模型在分类能力上越强。 举个例子来解释AUC的含义:假设我们用二分类模型对一个肿瘤病人的患病概率进行预测,我们希望通过这个模型来对患病风险进行判断。我们根据模型的预测概率对患...
AUC=∑i=1nf(x)∗Δxi(x是连续值，其实应该是AUC=∫01f(x)dx，假设为离散值是为了大家好理解...
分三部分,第一部分是对 AUC 的基本介绍,包括 AUC 的定义,解释,以及算法和代码,第二部分用逻辑回归作为例子来说明如何通过直接优化 AUC 来训练,第三部分,内容完全由 @李大猫原创——如何根据 auc 值来计算真正的类别,换句话说,就是对 auc 的反向工程。
最近一直在思考如何直观理解AUC,查了维基百科的以及网上的讲解描述,感觉仍然很难把这个概念表述得通俗易懂,直到昨天周会后拿笔在纸上画了画,感觉似乎找到了一种比较有意思的理解方法,下面就请各位看官容我慢慢道来。首先简单介绍一下什么是AUC。 根据维基百科的描述,AUC(Area under the Curve of ROC)是ROC曲线下...