ROC是概率曲线,AUC表示可分离性的程度。它告诉我们有关模型区分的能力。AUC越高,模型越好,将0预测为0,将1预测为1。AUC越高,模型越好区分疾病患者和无疾病患者。用TPR对FPR绘制ROC曲线,其中TPR在y轴上,FPR在x轴上。 定义一些术语 True Positive Rate/Recall/Sensitivity Specificity Fal...
AUC,即 Area Under Curve(曲线下面积)。严格上讲,“AUC”并没有意义,因为它可以是你随手绘制的一条曲线的曲线下面积,不过在机器学习领域一般默认AUC就是指AUC-ROC(AUROC也是同样的意思)。 AUC-ROC代表一个模型对正负例的区分能力(既不放过一个,也不错杀一个),他的值在0和1之间,越大代表模型性能越好。 从...
现在我们搞清楚了AUC的概念,AUC就是ROC曲线围成的图形面积。而ROC曲线上每一个点都是通过不同的阈值计算得到的点。 我们结合一下AUC的图像以及上面的例子来深度理解一下这个概念,对于AUC曲线而言,我们发现它是单调递增的。也就是说FPR越大,对应的TPR也就越大。这个是比较直观的,因为FPR越大,说明我们把更多的样本...
我们将通过一个简单的例子来演示如何使用roc_curve和roc_auc_score函数。首先，我们需要导入所需的库和...
AUC(Area Under the Curve)值,即ROC曲线下的面积,是衡量模型性能优劣的一个重要指标。ROC曲线通过展示不同阈值下真正例率(TPR)与假正例率(FPR)的关系,为我们提供了一个直观的模型性能评估方法。 ROC曲线基础 ROC曲线是接收者操作特征(Receiver Operating Characteristic)曲线的简称,其横轴是假正例率(FPR),纵轴是...
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器。对于分类器,或者说分类算法,评价指标主要有prec...
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/)。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。
如果ROC曲线位于对角线下方,说明模型的性能甚至不如随机猜测,这种情况下可能需要重新考虑模型的选择或调整。 AUC值:ROC曲线下的面积(Area Under the Curve, AUC)是评估分类器性能的重要指标。AUC值越大,表示分类器的性能越好。AUC值的范围在0至1之间。一般来说,AUC值在0.5至0.7之间表示诊断价值较低,0.7至0.9之间...
在ROC曲线中，可以如下理解横轴（FPR）和纵轴（TPR），更具直观性：a）FPR：衡量负样本被错误预测为正...
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。