ROC曲线 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线即受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve),用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。 ROC曲线的横坐标为false positive rate(FPR),纵坐标为true positive rate(TPR) 混淆矩阵 接下来...
理解了混淆矩阵的概念和用途之后,我们就可以进一步来看ROC了。 ROC ROC的英文是receiver operating characteristic curve,翻译过来是接受者操作特征曲线,这是一个从信号系统学科当中迁移过来的一个概念。老实讲我不太了解信号系统,不太清楚它原本的含义,但是在机器学习当中,它是反应TPR和FPR的曲线。 标一下关键点,TPR和...
所以总结一下就是TPR越高,同时FPR越低(即ROC曲线越陡),那么模型的性能就越好。参考如下动态图进行理解。 4)ROC曲线的好处 前面已经对ROC曲线为什么可以无视样本不平衡做了解释,下面我们用动态图的形式再次展示一下它是如何工作的。我们发现:无论红蓝色样本比例如何改变,ROC曲线都没有影响。 8、AUC AUC(Area Unde...
应用:ROC曲线不仅可以用来计算AUC值,还可以通过观察曲线的形状来评估模型的稳定性和泛化能力。曲线越平滑,表示模型对不同数据集的适应性越强。 四、实践建议 优先关注AUC值与ROC曲线:在分类任务中,由于准确率可能受到数据不平衡的影响,因此更推荐关注AUC值和ROC曲线来评估模型的整体性能。 结合混淆矩阵进行细致分析:通...
评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等; 以一个二分类问题为例,引出混淆矩阵的概念:TruePositive(真正,TP):将正类预测为正类...(FP_rate)和真正率(TP_rate)为轴的曲线,ROC曲线下面的面积我们叫做AUC,如下图所示:TP_rate与FP_rate的关系是benefit和cost的关系; 其中:TP_rate=TP...
设有n个混淆矩阵,计算出混淆矩阵对应元素(TP,FP,FN,TN)的平均值,再计算查全率、查准率,F1 这种做法认为每一个样本的权重是一样的 2. ROC曲线, AUC ---评价学习器性能,检验分类器对客户进行正确排序的能力 分类器产生的结果通常是一个概率值不是直接的0/1变量,通常数值越到,代表正例的可能性越大。 根据...
外面曲线的模型优于里面的曲线对应的模型。 4.ROC曲线 1)TPR:True Positive Rate 用TP除以真实值为1这一行所有的数字和 2)FPR:False Positive Rate 用FP除以真实值为0的这一行所有的数字和 3)TPR和FPR的关系 FPR是错误的预测为正的概率,TPR是正确的预测为正的概率。 FPR:错误的预测为正的数量/原本为负的...
2、ROC曲线 过程:对第一个样例,预测对,阈值是0.9,所以曲线向上走,以此类推。 对第三个样例,预测错,阈值是0.7 ,所以曲线向右走,以此类推。 几种情况: 所以得出结论,曲线在对角线以上,则准确率好。 3、AUC面积 M是样本中正例数 N是样本中负例数 ...
还是?图所示,AUC是ROC曲线下面的面积,范围在0-1之间,AUC数值越大表示模型效果越好。若曲线上下两部分面积相等,则它就是y=x直线,此时AUC等于0.5,表示模型的结果相当于随机猜测,没什么效果~ ok,到这里混淆矩阵、ROC曲线与AUC你都懂了吗?不懂就慢慢消化吧。下节课给大家带来更刺激的SVM,敬请期待～...
混淆矩阵如图: 第一个参数true,false是指预测的正确性。 第二个参数true,postitives是指预测的结果。 相关公式: 检测正列的效果: 检测负列的效果: 公式解释: fp_rate: tp_rate: recall:(召回率) 值越大越好 presssion:(准确率) TP:本来是正例,通过模型预测出来是正列 ...