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...
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=(MXN-2X2)/(MXN)=(4X4-2X2)/(4X4)=12/16 好了,最后我们来总结,对于ROC来说,它的纵轴是真阳性率TPR,横轴是伪阳性率FPR,相当于将正例和负例按照得分大小进行排序然后在坐标轴上展开。 而AUC就是ROC曲线下方的面积或者说积分, 除以整个面积1,也就是它的概率值了。
:正确拒绝的非匹配数目 混淆矩阵如下,1代表正类,0代表负类:2ROC和AUCroc曲线:接收者操作特征(receiveroperatingcharacteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴:负正类率(falsepostiverateFPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例;纵轴:真正类率(truepostiverateTPR)灵敏度 ...
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。
上一篇文章我们讲了“ 如何绘制ROC曲线”,今天我们来详解一下ROC曲线下面积。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,RO…
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( )
在构建模型进行西尼罗河病毒预测后,使用AUC指标对模型进行效果评估,AUC是ROC曲线下的面积,面积越大,模型预测结果越可靠。 A.正确 B.错误 点击查看答案 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号) 你可能感兴趣的试题 单项选择题 用幂函数描述两个原子间吸引力和排斥力对势能的贡献:,则原子间距的平衡位置为。 ( ) A....
1. 最直观的,根据AUC这个名称,我们知道,计算出ROC曲线下面的面积,就是AUC的值。事实上,这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。由于我们的测试样本是有限的。我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此,计算的AUC也就是这些阶梯 下面的面积之和。这样,我们先把score排序(假设score越大,此样本属于...