(5)AUC :ROC曲线下面积(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve)(AUC-ROC): 适用于二分类问题,ROC曲线是以真正例率(True Positive Rate,召回率)为纵轴Y、假正例率(False Positive Rate)为横轴X的曲线,AUC-ROC是ROC曲线下的面积。一般来说,AUC 值范围从 0 到 1,值越大表示模型性能越好。 ...
全面了解ROC曲线 一. 初识ROC曲线 ROC的前世今生: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...
调整这个分类器分类时候使用的阈值,我们就可以得到一个经过(0, 0),(1, 1)的曲线,这就是此分类器的ROC曲线。 一般情况下,这个曲线都应该处于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。因为(0, 0)和(1, 1)连线形成的ROC曲线实际上代表的是一个随机分类器。 (0,0)代表一种极端情况,即判定样本全为阴性;(1,1)则...
AUC表示的ROC曲线包围的面积,AUC的取值范围[0,1]之间。计算这个面积,理论上可以使用积分法,但是也可以通过叠加各个小梯形的面积来得到。 AUC是ROC曲线包围的面积,也继承了ROC本身的特点,是一种衡量模型排序能力的指标,等效于–对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性大于 将负例预测为正例的可能...
AUC(Area under Curve):ROC曲线下的面积,取值在0.1到1之间。AUC值越大,预测准确率越高。 AUC值与模型性能: AUC=1:完美分类器。 AUC在0.85到0.95之间:效果很好。 AUC在0.7到0.85之间:效果一般。 AUC在0.5到0.7之间:效果较低,但用于预测市场行情足够。 AUC=0.5:随机猜测,模型没有预测价值。 AUC<0.5:比随机猜...
AUC(Area Under the Curve)表示的是在ROC曲线与坐标轴围成的面积,表示在FPR从0到1的过程中TPR的累积值∫01TPRd(FPR)x = 0:表示在当前阈值下,只有正样本的得分大于阈值; y = 1:表示在当前阈值下,所有正样本的得分大于阈值; x = 1:表示在当前阈值下,所有样本的得分都大于阈值;...
ROC曲线 AUC曲线 回归问题评估指标: MAE MSE 分类问题图解 为了方便大家理解各项指标的计算方式,我们用具体的例子将分类问题进行图解,帮助大家快速理解分类中出现的各种情况。 举个例子: 我们有10张照片,5张男性、5张女性。如下图: 有一个判断性别的机器学习模型,当我们使用它来判断「是否为男性」时,会出现4种情...
深刻理解AUCROC曲线的方法如下：1. 理解AUCROC曲线的本质 AUCROC曲线是ROC曲线下的面积，它描述了在不同阈值设置下，真阳性率与假阳性率的关系。 高AUC值表示模型在区分真假类别上具有更强的能力。2. 掌握关键术语 TPR：衡量模型正确识别出正例的比例，也称为召回率或敏感性。 FPR：模型错误地标记为...