ROC的全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)曲线, 首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,用来侦测战场上的敌军载具(飞机、船舰),也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。此后被引入机器学习领域,用来评判分类、检测结果的好坏。因此,ROC曲线是非常重要和...
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...
为了形象的描述这一变化,在此引入ROC曲线,ROC曲线则是从阈值选取角度出发来研究学习器泛化性能的有力工具。 二、什么是ROC曲线 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...
ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。ROC曲线下的面积就是AUC(Area Under the Curve)。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法的性能。介绍定义前,首先需要知道基础相关概念: 1)分类阈值,即设置判断样本为正例的阈值thr,例如针对预测概率 P(y=1 | x) >= thr (常取thr=0.5) 或 ...
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...
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-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...
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)