A. AUC值是ROC曲线的线下面积 B. 分类模型的预测准确率高于80%时可以认为模型是有效的。 C. logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法。 D. 分类器效果检验指标,如准确度、准确率、召回率等,均是越大表示模型效果越好相关知识点: 试题...
AUC系数表示ROC曲线下方的面积。AUC系数越高,模型的风险区分能力越强。( )描述:统计模型开发阶段验证-区分能力验证您的答案( )
ROC曲线下面积(the area under the ROC curve, AUC)是指ROC曲线与x轴、(1,0)-(1,1)围绕的面积,如图1阴影部分。 一般来说,ROC曲线下面积在0到1之间。如果一项诊断试验的灵敏度是1,而假阳性率是0,那么该诊断试验的ROC曲线下面积就是1。但是这样的诊断试验几乎不存在,一个诊断试验往往不能将所有的患者和非...
ROC曲线是显示真正类率(True Positive Rate, TPR)与假正类率(False Positive Rate, FPR)的曲线。 AUC是ROC曲线下的面积,它表示分类器的性能。AUC值越接近1,表示分类器的性能越好。 AUC的计算公式是: AUC = ∫ TPR(FPR) dFPR 其中,TPR(FPR)表示在给定的FPR下的TPR值。 这个公式告诉我们如何计算ROC曲线下的...
auc被定义为ROC曲线下的面积。往往使用auc值作为模型的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。 其中,ROC曲线全称为受试者工作特征曲线 ,它是根据一系列不同的二分类方式,以真阳性率感为纵坐标,假阳性率为横坐标绘制的曲线。 auc就是...
AUC的定义是ROC曲线的下部的面积,概率意义是随机取一对正负样本,正样本得分大于负样本得分的概率。 这个概念直观上能看懂但是很难理解为什么和ROC曲线的下部面积有关,下面给出一个我直观上的理解 首先是ROC曲线绘制所用到的混淆矩阵 混淆矩阵 TPR = TP / (TP + FN) ...
数据分析与挖掘 | ROC曲线下的面积,也叫AUC,它也可以用来度量分类器的性能,AUC的总面积为1,即AUC的取值范围为[0,1],它的值越高,分类器的性能也就越好。事实上,ROC曲线上的每个坐标点都会对应一个AUC,我们通过对获得所有的AUC结果的排序,可以观察到分类器能够正确分类的概率变化,理想情况下每个AUC的值都应该...
大数据:一张图读懂为什么AUC等于ROC曲线下的面积(或者说AUC的物理意义是:预测的正例排在负例前面的概率)?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...