从定义可知,AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。假定ROC曲线是由坐标为 的点按序连接而形成,参见图2,则AUC可估算为公式3。 六、AUC面积的意义 AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标,表示预测的正例排在负例前面的概率。 看到这里,是不是很疑惑,根据AUC定义和计算方法,怎么和预测的正例排在负例前面...
为了表现凹的厉害程度,直观是计算曲线下面的面积,这个就是就是AUC指标的值。 思考一下,这个指标实际上对样本平衡是敏感的,如果不平衡,就一个好西瓜,那么这个曲线就特别凹;如果就一个坏西瓜,这个曲线就特别平。 原创不易,点赞支持一下!
由TPR 和 FPR 构成的 ROC 图像为: 5.3 AUC 值¶ 我们发现: 我们发现:图像越靠近 (0,1) 点则模型对正负样本的辨别能力就越强 我们发现:图像越靠近 (0, 1) 点则 ROC 曲线下面的面积就会越大 AUC 是 ROC 曲线下面的面积,该值越大,则模型的辨别能力就越强 AUC 范围在 [0, 1] 之间 当AUC= 1 时...
1. 基本指标 2. Receiver Operating Characteristic Curve ( ROC 曲线) 3. ROC 的 AUC 4. P-R 曲线和 ROC 曲线的关系及如何选择? 5. Return on Investment(ROI) 6. Kolmogorov-Smirnov(KS) 参考 前文回顾: 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R...
2、ROC曲线 过程:对第一个样例,预测对,阈值是0.9,所以曲线向上走,以此类推。 对第三个样例,预测错,阈值是0.7 ,所以曲线向右走,以此类推。 几种情况: 所以得出结论,曲线在对角线以上,则准确率好。 3、AUC面积 M是样本中正例数 N是样本中负例数 ...
ROC曲线，全称接收者操作特征曲线，通过假阳性率（False Positive Rate）与真阳性率（True Positive Rate）的对比，展示模型在不同阈值下的性能。曲线越陡峭，模型性能越好。AUC值（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，范围在0.5至1，数值越大，模型性能越优秀，AUC=1表示完美，AUC=0.5代表随机猜测...
分类问题的评估指标包括准确率 (Accuracy)、精准率 (Precision)、灵敏度 (Sensitivity)、ROC曲线、AUC值。回归问题则以MAE和MSE为主要评估指标。准确率是预测正确的结果占总样本的比例，它能粗略地衡量模型的整体表现。但当样本分布不平衡时，准确率的参考价值降低。精准率（Precision）和灵敏度（Sensitivity...
机器学习 模型评估指标 - ROC曲线和AUC值 机器学习算法-随机森林之理论概述 分类问题评估指标有:准确率 (Accuracy)、精准率 (Precision)、灵敏度 (Sensitivity)、ROC曲线、AUC值。 回归问题评估指标有:MAE和MSE。 假设有下面一个分类效果评估矩阵Confusion matrix(也称混淆矩阵,总觉得这个名字奇怪),如下...
曲线不会经过(1,0)点,查准率只可能趋向于0,比如负样本很多,正样本很少的情况下,正样本都被召回。 1.6 F1 F1 指标综合考虑查准率与查全率,是基于两者的调和平均定义的。 二、ROC、AUC 1.1 ROC 在实际场景中我们经常根据模型输出的概率值对结果进行排序,我们需要一个指标能够衡量学习器排序能力的好坏(正样本排在负...
AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在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 ...