3. AUC (Area under Curve): ROC曲线下的面积,介于0.1和1之间,作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好。 4. “混淆矩阵”: 对于二分类问题,可将样本根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为 TP(true positive)、FP(false positive)、TN(true negative)、FN(false negative)四种情况,TP+FP+TN+FN...
一般来说呢,最优的threshold就是橙色曲线离蓝色虚线(基准线)最远的一点啦,或者橙色曲线上离左上角最近的一点,再或者是根据用户自己定义的cost function来的。这里有详细的具体怎么实现。http://www.medicalbiostatistics.com/roccurve.pdf 相对的, 还有一个PR curve,就是以precision recall为轴,取不同的threshold画...
于是 Area Under roc Curve(AUC) 就出现了。顾名思义, AUC的值就是处于 ROC curve 下方的那部分面 积的大小。通常, AUC的值介于 0.5 到 1.0 之间,较大的 AUC代表了较好的 performance 。 好了,到此为止,所有的前续介绍部分结束,下面进入本篇帖子的主题:AUC的计算方法总结。最直观的,根据 AUC这个名称,...
一般来说呢,最优的threshold就是橙色曲线离蓝色虚线(基准线)最远的一点啦,或者橙色曲线上离左上角最近的一点,再或者是根据用户自己定义的cost function来的。这里有详细的具体怎么实现。http://www.medicalbiostatistics.com/roccurve.pdf 相对的, 还有一个PR curve,就是以precision recall为轴,取不同的threshold画...
一般来说，像上面新冠病毒的例子，用ROC/Precision-Recall比较好，属于 data imbalanced 的情况。如果 ...
It is common to compare biomarkers' diagnostic or prognostic performance using some summary ROC measures such as the area under the ROC curve (AUC) or the Youden index. We propose to compare two paired biomarkers using both the AUC and the Youden index since the two indices describe different...
Non-parametric estimation of a time-dependent predictive accuracy curve (ROC) curves have been developed in this context (Heagerty, P. J., and others, 2000. Time-dependent ROC curves for censored survival data and a ... P Saha-Chaudhuri,PJ Heagerty - 《Biostatistics》 被引量: 18发表: 20...
2. Partial AUC The partial AUC is simply the area under the ROC curve between t0 and t1 (Figure 1). With an uninformative test, TPR(c) = FPR(c) for all c, and the partial AUC is the area of a trapezoid equal to 1/2(t1 + t0 )(t1 ? t0 ). For a perfect test, ROC(t) ...
一般来说呢,最优的threshold就是橙色曲线离蓝色虚线(基准线)最远的一点啦,或者橙色曲线上离左上角最近的一点,再或者是根据用户自己定义的cost function来的。这里有详细的具体怎么实现。http://www.medicalbiostatistics.com/roccurve.pdf 相对的, 还有一个PR curve,就是以precision recall为轴,取不同的threshold画...
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