(5)AUC :ROC曲线下面积(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve)(AUC-ROC): 适用于二分类问题,ROC曲线是以真正例率(True Positive Rate,召回率)为纵轴Y、假正例率(False Positive Rate)为横轴X的曲线,AUC-ROC是ROC曲线下的面积。一般来说,AUC 值范围从 0 到 1,值越大表示模型性能越好。 ...
【评价指标】ROC曲线与AUC 一、前置知识 真阳性(TPR):正样本被正确分类个数与所有正样本的总数的比值TPR=TPTP+FN 假阳性(FPR):负样本被错误分类个数与所有负样本的总数的比值FPR=FNFN+TN 其中,TP表示正确分类的正样本,TN表示正确分类的负样本,FN表示错误分类的负样本,FN表示错误分类的负样本二...
ROC曲线将真正例率和假正例率以图示方法结合在一起,可准确反映某种学习器真正例率和假正例率的关系,是检测准确性的综合代表。 ROC曲线不固定阈值,允许中间状态的存在,利于使用者结合专业知识,权衡漏诊与误诊的影响,选择一个更加的阈值作为诊断参考值。 四、AUC面积的由来 如果两条ROC曲线没有相交,我们可以根据哪...
根据任务需求选择:对于不同的机器学习任务,应选择合适的评价指标。例如,在分类任务中,如果样本类别均衡,可以选择准确率作为评价指标;如果样本类别不均衡,则更推荐使用AUC值和ROC曲线。 综合考虑多个指标:单一的评价指标往往不能全面反映模型的性能,因此在实际应用中应综合考虑多个指标。 实践建议 数据预处理:在进行模型...
5.金融场景中的指标(KS,ROC,AUC) KS:在风控中,KS常用于评估模型区分度。区分度越大,说明模型的风险排序能力(ranking ability)越强。 K-S曲线与ROC曲线类似,不同在于: ROC曲线将真正例率和假正例率作为横纵轴; K-S曲线将真正例率和假正例率都作为纵轴,横轴则由选定的阈值来充当。 公式如下KS=max(TPR−...
AUC就是ROC曲线下的面积,衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知,AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。假定ROC曲线是由坐标为 的点按序连接而形成,参见图2,则AUC可估算为公式3。 六、AUC面积的意义 AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标,表示预测的正...
5.金融场景中的指标(KS,ROC,AUC) KS:在风控中,KS常用于评估模型区分度。区分度越大,说明模型的风险排序能力(ranking ability)越强。 K-S曲线与ROC曲线类似,不同在于: ROC曲线将真正例率和假正例率作为横纵轴; K-S曲线将真正例率和假正例率都作为纵轴,横轴则由选定的阈值来充当。 公式如下KS=max(TPR−...
AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义,AUC(area under the curve)是ROC曲线下的面积。所以,在理解AUC之前,要先了解ROC是什么。而ROC的计算又需要借助混淆矩阵,因此,我们先从混淆矩阵开始谈起。 混淆矩阵 假设,我们有一个任务:给定一些患者的样本,构建一个模型来预测肿瘤是不是恶性的。在这里...
AUC就是ROC曲线下的面积,衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知,AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。假定ROC曲线是由坐标为 的点按序连接而形成,参见图2,则AUC可估算为公式3。 六、AUC面积的意义 AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标,表示预测的正例排在负例前面的概率。
继上篇文章评价指标(一)精确率,召回率,F1-score,除了上述三个指标,这次深入讲述何为ROC与AUC,以及它们是如何工作的。 ROC ROC(Receiver Operating Characteristic)翻译过来就是“受试者工作特征”,源于二战中用于敌机检测的信号雷达分析术,后来引入到机器学习的领域,当然,前提还是针对二分类问题。