至于为什么可以从ROC曲线下面积推导到这个常用的定义,可参考这篇数学证明:Probabilistic interpretation of AUC。 4. AUC计算 AUC如果按照原始定义ROC曲线下的面积来计算,非常之麻烦。 可以转换一下思路,按照上述给出的常用的AUC定义,即随机选出一对正负样本,分类器对于正样本打分大于负样本打分的概率。咱们就来算算这...
我们将用roc函数来创建ROC曲线,并使用ggplot2绘制。 # 计算ROC曲线和AUCroc_curve<-roc(data$actual,data$predicted_scores)auc_value<-auc(roc_curve)# 绘制ROC曲线ggplot(data.frame(x=roc_curve$specificities,y=roc_curve$sensitivities),aes(x=x,y=y))+geom_line()+geom_abline(slope=1,intercept=0,li...
这里的Curve一般是指ROC(受试者操作曲线，Receiver operating characteristic)，所以我们所说的AUC一般是指...
Interpretation:An AUC-ROC value of 0.5 indicates that the classifier is performing at chance level (i.e., it is no better than randomly guessing the class labels).An AUC-ROC value close to 1 signifies that the classifier is excellent at distinguishing between the two classes, while a value ...
But what is the exact interpretation of an AUC of for example 0.88? Did you know that the AUC is completely equivalent with the Mann-Whitney U test statistic? *AUC: the Area Under the Curve (AUC) of the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve. Example Around 27% of the patients ...
所以接下来定义ROC曲线下的面积为AUROC(Area Under the ROC Curve),大部分时候简写为AUC。 好的模型更向左上凸,所以曲线下面积也就更大,AUC也就更大。 所以就可以通过比较N个模型的AUC的大小来方便地比较它们的分类效果。另外,随机模型的AUC是对角线下的面积,即0.5。所以任何合理的模型的AUC都应该大于0.5。
这样我们就从定量角度证明了AUC = 1 - l_{rank}AUC 的全称是 Area Under ROC Curve，也就是ROC...
https://stats.stackexchange.com/questions/180638/how-to-derive-the-probabilistic-interpretation-of-the-auc https://stats.stackexchange.com/questions/190216/why-is-roc-auc-equivalent-to-the-probability-that-two-randomly-selected-samples 作者:Daniel Rosenberg ...
可解释性(Interpretation) 可解释性的问题较早就有人提出来,有着不一样的叫法,比如 interpretable, explainable, intelligible, transparent 和 understandable,不一而足。值得提到的是此处的可解释性与推荐系统的推荐理由或多或少有一些联系和细微的区别,本文提到的可解释性并不限于对于机器学习某个预测(某个特定 c ...
False Positive: (Type 1 Error) Interpretation... Negative and actual values as True and False. Recall:Out of all the positive classes, how much we 图解AI模型性能指标 problem) 识别结果存在下列4种情形: •真阳性 True Positive (TP):阳性 预测为 阳性 •真阴性 True Negative (TN): 阴性 ...