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...
AUC的全称是 area under the curve，即曲线下的面积。 通常这里的曲线指的是受试者操作曲线(Receiver ...
ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。ROC曲线的面积就是AUC(Area Under the Curve)。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法性能(泛化能力)。 计算ROC需要知道的关键概念 首先,解释几个二分类问题中常用的概念:True Positive,False Positive,True Negative,False Negative。它们是根据真实类别...
ROC和AUC定义:ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。ROC曲线的面积就是AUC(Area Under the Curve)。 关键概念:首先要解释几个二分类问题中常用的概念:截断点,True Positive,False Positive... 假设有一批test样本,这些样本只有两种类别:正例P和反例N。利用机器学习算法预测类别如下图: ...
AUC(Area Under the ROC Curve)是评估二分类模型性能的重要指标,通过计算ROC曲线下面积衡量模型对正负样本的排序
AUC代表“曲线下面积”，是ROC曲线的面积，ROC全称为“接收机操作特性曲线”。该曲线用以描绘真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）之间的关系。ROC曲线的横轴是假阳性率，纵轴是真阳性率。两者都是概率值，位于[0,1]区间。ROC曲线的计算需要混淆矩阵（Confusion Matrix）。另一种表示方式是横轴写真实值，...
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和AUC ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。 ROC曲线的面积就是AUC(Area Under Curve)。 AUC用于衡量二分类问题机器学习算法的性能(泛化能力)。 ROC曲线,通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列正真率和假正率,再以假正率为横坐标、正真率为纵坐标绘制成曲线,曲...