AUC-ROC的计算公式如下: $$ AUC-ROC = \int_{-\infty}^{+\infty} TPR(FPR^{-1}(x))dFPR^{-1}(x) $$ 其中,TPR为真正例率,FPR为假正例率,$FPR^{-1}(x)$为假正例率的反函数,即真负例率。$dFPR^{-1}(x)$表示在$x$处的微小变化,即导数。 在实际计算中,通常采用离散化的方法来计算...
auc_score=roc_auc_score(y_test,y_score) 绘制ROC曲线: plt.plot(fpr,tpr,label=f'AUC = {auc_score:.2f}')# 绘制ROC曲线,标注AUC的值# 随即分类器没有分类能力,其FPR=TPR。随机分类器的性能通常表示为ROC曲线上的对角线plt.plot([0,1],[0,1],linestyle='--',color='r',label='Random Classif...
ROC 曲线和 AUC:通过绘制 ROC 曲线并计算 AUC,我们可以看到 AUC 为 0.50,这表明模型没有任何区分能力。ROC 曲线是一条对角线,显示模型在随机猜测。 准确率只告诉我们模型整体预测正确的比例,但在类别不平衡的情况下,这个指标可能会误导我们。ROC 曲线和 AUC 提供了更全面的视角,展示了模型在不同阈值下的性能,帮...
3. AUC的计算:AUC可以通过ROC曲线下的面积来计算,AUC的计算公式为: AUC = (FPR1 + TPR2) / 2 其中,FPR1表示模型预测为负样本,实际为负样本的比例,TPR2表示模型预测为正样本,实际为正样本的比例。 4. ROC的计算:ROC曲线上的每个点的坐标为(FPR,TPR),ROC曲线的形状取决于分类模型的性能。如果模型的性能...
当两个不同预测模型之间进行比较时,AUC越大,则提示模型对疾病发生概率的预测能力越好(戳链接:)。两个模型之间的AUC比较采用Z检验,统计量Z近似服从正态分布,计算公式如下: 其中SE1和SE2分别为AUC1和AUC2的标准误。 虽然ROC曲线及其对应的AUC已经在疾病预测模型的评价中得到了广泛的应用,但是由于计算AUC时综合了ROC...
从名字上就能看出,ROC的横纵轴计算方式是与混淆矩阵有着密切关系的。 5.横轴(False positive rate)(虚惊率=1-精确率)的计算: 横轴的指标,在英文中被称为False positive rate,简称FPR。FPR可以被理解为:在所有真实值为Negative的数据中,被模型错误的判断为Positive的比例。其计算公式为: ...
FPR(False Positive Rate)公式: 。 TPR(True Positive Rate)公式: 。 ROC曲线的四点一线: 第一个点(0,1),即FPR=0, TPR=1,这意味着FN(False Negative)=0,并且FP(False Positive)=0。意味着这是一个 完美的分类器,它将所有的样本都正确分类。
在正式介绍ROC/AUC之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的选择也正是ROC和AUC可以无视样本不平衡的原因。这两个指标分别是:灵敏度和(1-特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)。 灵敏度(Sensitivity) =TP/(TP+FN) 特异度(Specificity) =TN/(FP+TN) ...
计算公式:就是求曲线下矩形面积。 推荐系统的 auc:https://mp.weixin.qq.com/s/e3qcSo8LPDf2S8TUvU6S1A AUC代表模型预估样本之间的排序关系,即正负样本之间预测的gap越大,auc越大。 ROC曲线反映了分类器的分类能力,结合考虑了分类器输出概率的准确性 ...