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"。 嗯,知道你还是一头雾水,听我下面娓娓道来。 这个曲线主要用于机器学习的分类模型,用来评估其好坏。具体的说,这个曲线...
ROC-AUC是用于二分类模型评估的一种常见指标,其全称为Receiver Operating Characteristic-Area Under the Curve,中文名为受试者工作特征曲线下面积。ROC曲线是以模型在不同阈值下的真阳性率和假阳性率为横纵坐标绘制的曲线,而ROC-AUC就是ROC曲线下面的面积。其计算方法为将ROC曲线下的面积近似分成多个小矩形,再将这些...
为了更好地理解ROC_AUC指标,我们需要先了解一些相关的概念。 首先,受试者工作特征曲线(ROC曲线)是一种图形化工具,用于可视化二分类模型在不同阈值下的利润和损失。ROC曲线的横轴表示模型的假正例率(FPR),纵轴表示模型的真正例率(TPR)。 其次,真正例率(TPR)也称为灵敏度(sensitivity),表示在所有实际正例中,模型...
ROC的全称是Receiver Operating Characteristic Curve,中文名字叫“受试者工作特征曲线”,它是代表模型在不同的阈值条件下灵敏性与精确性的变化趋势。 横坐标为假正例率(FPR),纵坐标表示真正例率(TPR),也就是召回率。其中, FPR = FP / (FP + TN)
ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver OperatingCharacteristic)曲线。我们根据学习器的预测结果,把阈值从0变到最大,即刚开始是把每个样本作为正例进行预测,随着阈值的增大,学习器预测正样例数越来越少,直到最后没有一个样本是正样例。在这一过程中,每次计算出两个重要...
ROC曲线的全称是“the Receiver Operating Characteristic”曲线,中文译为“受试者工作特征曲线”。ROC曲线最早诞生于军事领域,而后在医学领域应用甚广,“受试者工作特征曲线”这一名称也正是来自于医学领域。 在正式介绍ROC曲线之前,我们先来彻底理解一下混淆矩阵的定义。混淆矩阵中有Positive、Negative、True、False等概...
ROC(全称为Receiver operating characteristic,意为受试者特征曲线)是一个二维平面空间中一条曲线,而AUC则是曲线下方面积(Area Under Curve)的计算结果,是一个具体的值x轴是FPR,y轴是TPR,曲线上的每个点就对应着一组(FPR,TPR)坐标,所以我们的任务就是计算出所有的(FPR,TPR)坐标然后用线把他们连接起来就形成了RO...
我们通常说的ROC曲线的中文全称叫做接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),也被称为感受性曲线。 该曲线有两个维度,横轴为fpr(假正率),纵轴为tpr(真正率) 准确率(accuracy):(TP+TN)/ ALL =(3+4)/ 10 准确率是所有预测为正确的样本除以总样本数,用以衡量模型对正负样本的识别能力。