AUC的全称是 area under the curve，即曲线下的面积。 通常这里的曲线指的是受试者操作曲线(Receiver ...
ROC和AUC定义:ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。ROC曲线的面积就是AUC(Area Under the Curve)。 关键概念:首先要解释几个二分类问题中常用的概念:截断点,True Positive,False Positive... 假设有一批test样本,这些样本只有两种类别:正例P和反例N。利用机器学习算法预测类别如下图: i...
ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。ROC曲线的面积就是AUC(Area Under the Curve)。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法性能(泛化能力)。 计算ROC需要知道的关键概念 首先,解释几个二分类问题中常用的概念:True Positive,False Positive,True Negative,False Negative。它们是根据真实类别...
AUC 的全称是AreaUnderRoc即 Roc 曲线与坐标轴形成的面积,取值范围 [0, 1]. ROC Roc (Receiver operating characteristic) 曲线是一种二元分类模型分类效果的分析工具。首先需要知道如下定义: Roc 空间将伪阳性率(FPR)定义为 X 轴,真阳性率(TPR)定义为 Y 轴。
ROC和AUC ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。 ROC曲线的面积就是AUC(Area Under Curve)。 AUC用于衡量二分类问题机器学习算法的性能(泛化能力)。 ROC曲线,通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列正真率和假正率,再以假正率为横坐标、正真率为纵坐标绘制成曲线,曲...
AUC-ROC曲线---明星选手 构建了一个机器学习模型后,往往需要评估其好坏,这个时候AUC-ROC曲线就被排上用场。这个名词的全称是“Area Under the Curve” (AUC) of “Receiver Characteristic Operator” (ROC). 看起来很难懂吧,而且是不是很拗口呢?翻译成中文应该是"受试者特性操作算子的曲线下面积"。
AUC 的全称是 AreaUnderRoc 即 Roc 曲线与坐标轴形成的面积,取值范围 [0, 1]. Roc (Receiver operating characteristic) 曲线是一种二元分类模型分类效果的分析工具。首先需要知道如下定义: TPR: 在所有实际为阳性的样本中,被正确地判断为阳性之比率TPR = TP/P = TP/(TP+FN) ...
AUC代表“曲线下面积”，是ROC曲线的面积，ROC全称为“接收机操作特性曲线”。该曲线用以描绘真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）之间的关系。ROC曲线的横轴是假阳性率，纵轴是真阳性率。两者都是概率值，位于[0,1]区间。ROC曲线的计算需要混淆矩阵（Confusion Matrix）。另一种表示方式是横轴写真实值，...