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...
不难看出,不同的阈值 p 会产生不同的分类结果,进而产生不同的混淆矩阵,再进而算出不同的查全率和假阳率,也就是说,如果尝试 p 从0到1取多个值,我们就能算出多个组合的查全率和假阳率,把这些组合点连成线,就形成了上图的ROC曲线。 第三个问题是,ROC曲线的形状有什么现实意义?这一点相对好理解,如果ROC曲线...
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...
plot_conf_mat=function(cm,colors="Blues"){#可视化混淆矩阵#cm为table格式的混淆矩阵,维度名为response和truth#colors为来自hcl.pals()的颜色模板名,默认为蓝色系m=max(cm)as.data.frame(cm)%>%mutate(truth=factor(truth),response=factor(response,rev(levels(truth)))%>%ggplot(aes(truth,response,fill=F...
目录 概述 混淆矩阵(Confusion matrix) ROC曲线 AUC(Area under the ROC curve) AUC能拿来干什么 总结 参考资料: 概述 二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题,经常会用到。ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线和 AUC (Area Under the ...soft...
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...
ROC曲线是基于混淆矩阵的另外两个指标绘制而成,这两个指标是:真正率(TPR)、假正率(FPR) 真正率(TPR) = TP/(TP+FN) = 召回率 假正率(FPR) = FP/(FP+TN) 真正率(TPR)表示在总的坏客户中有多少被识别出来,越高越好,而假正率(FPR)表示有多少的负样本被错误地预测为正样本,越少越好。下面示意图,我...
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...
在众多评估指标中,ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)与AUC值(Area Under the Curve)以及混淆矩阵(Confusion Matrix)因其直观性和实用性而备受青睐。本文将带您走进这两个概念的世界,揭开它们的神秘面纱。 一、混淆矩阵:模型性能的直观展示 定义:混淆矩阵是一个表格,用于描述分类模型的预测结果与实际结果...
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...