上底加下底为(yi+1+yi),高是在x轴上,为(xi+1−xi)。 理想的ROC曲线应尽可能靠近左上角,即越接近点D,模型效果越好,这表明在较低的FPR下能够实现较高的TPR,同时曲线下的面积(AUC)也随之增大。因此,AUC可以全面衡量模型在各种阈值下的区分能力。 AUC的值介于0.5和1之间。0.5代表模型没有区分能力,相当于...
AUC(Area Under the Curve)指的是在受试者工作特征(ROC)曲线下的面积,是一个用来评估分类模型性能的指标。 ROC 曲线是通过绘制真阳性率(TPR)对假阳性率(FPR)来表示分类模型的性能。其中,TPR和FPR可以借助混淆矩阵来定义。以下是一个二分类问题的混淆矩阵: 基于这个混淆矩阵,我们可以定义: 真阳性率 (TPR),也称...
NPV=TN/(TN+FN) TPR(True Positive rate):真正例率,等同于正例的召回或灵敏度 TPR=TP/(TP+FN)=recall=sensitivity FPR(False Positive Rate):假正例率,即误诊率(没病检测出有病是误诊,有病检测出没病是漏诊),没病检测出有病占整体没病人数的比例。 FPR=FP/(FP+TN)=1-specify (参考混淆矩阵) FNR(...
从这张图我们可以看出,AUC越大,说明曲线围成的面积越大,如果我们选择0-1当中去一个点做垂线,可以得到相同FPR下,通常AUC越大的,对应的TPR也越大(有反例,见下图)。 TPR越大说明模型可以在分错同样数量负样本的情况下预测正确更多的正样本,这代表了模型区分正负样本的能力。 为什么要比较AUC而不是设定一个阈值比...
误识率(FAR)拒识率(FRR),TPR,FPR以及ROC曲线 平时在做指纹、人脸识别时,会用到一些评价算法性能评价指标。常见的当属以下几种指标: 误识率(FAR,false acceptance rate) 拒识率(FRR,false rejection rate) ROC曲线(Receiver Operator characteristic Curve) 其中误识率与拒识率的就算公式如下: 说白一些,假定...
机器学习的评价指标有精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1 值、TPR、FPR、ROC、AUC等指标,还有在生物领域常用的敏感性、特异性等指标。 在分类任务中,各指标的计算基础都来自于对正负样本的分类结果,用混淆矩阵表示,如图1.1 所示: 准确率 $Accuracy=\dfrac{TP+TN}{TP+FN+FP+TN}$ ...
所以ROC曲线就是横轴是FPR纵轴是TPR的曲线,大概是下面这个样子。 AUC 理解了ROC之后,AUC就容易了。因为AUC完全源于ROC,它的英文是Area under curve,也就是ROC曲线当中曲形的面积。 那么,这个ROC是怎么算出来的呢? 我们来举一个例子,假设我们现在有一系列预测结果: ...
然后,由此引出True Positive Rate(真阳率TPR)、False Positive Rate(伪阳率FPR)两个概念,计算方式如下: TPR = FPR = 仔细观察上面的两个式子,发现两个式子的分子其实对应了混淆矩阵的第二行,即预测类别为1的那一行。另外可以发现TPR就是用TP除以TP所在的列,FPR就是用FP除以FP所在的列。二者的含义如下: ...
所以如果绘制这两个点,其中FPR =TPR =1和FPR =TPR =0,你会发现这两个点在对角线上。注意对角线的方程是FPR = TPR。他的含义是,如果模型对不同的截止点表现出这样的行为,我们可以保证不会因为损失而抵消你所赚的钱。 为了得到一个比随机模型更好、更接近上帝模型的模型,...