#通俗理解# 什么是ROC曲线和AUC以及AUC存在的问题 energ...发表于机器学习理... 推荐系统之AUC评价指标 一、基本公式推导二、基于rank的公式推导三、总结先获取推荐系统为每一个用户预测的推荐列表,包含score值按score值对推荐列表进行升序排列根据ground-truth(用户点没点)来给每个正样本标记… sparklego AUC的理解...
当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。
首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。 当然,AUC值越大,当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,即能够更好的分类。 五.为什么使用ROC曲线 既然已经这么多评价标准,为什么还要使用ROC和AUC呢?因为...
The AUC value is equivalent to the probability that a randomly chosen positive example is ranked higher than a randomly chosen negative example. 这句话有些绕,我尝试解释一下:首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面...
接下来,我们从高到低,依次将“Score”值作为阈值threshold,当测试样本属于正样本的概率大于或等于这个threshold时,我们认为它为正样本,否则为负样本。举例来说,对于图中的第4个样本,其“Score”值为0.6,那么样本1,2,3,4都被认为是正样本,因为它们的“Score”值都大于等于0.6,而其他样本则都认为是负样本。每次选...
https://medium.com/@penggongting/understanding-roc-auc-pros-and-cons-why-is-bier-score-a-great...
对于上述第三点理解起来可能有点复杂，因为这里 equals 方法比较需要分两种情况来讨论，一种情况是该方法...
AUC的物理意义:假设分类器的输出是样本属于正类的socre(置信度),则AUC的物理意义为,任取一对(正、负)样本,正样本的score大于负样本的score的概率。 4.4 怎样计算AUC? 第一种方法:AUC为ROC曲线下的面积,那我们直接计算面积可得。面积为一个个小的梯形面积之和。计算的精度与阈值的精度有关。
F1得分(F1 score)，精确度和召回率的调和均值，用于非平衡数据集 F1 = 1/(1/P + 1/R) = 2TP/...
这时候,所谓的Precision,是指机器回答的答案中,正确的比例。但是在这个任务中,Recall同样重要:机器也有可能回答不出来问题,但是“回答不出”,其实和“回答错误”是没有差别的。在这样的任务中,我们希望能够公平的Balance Precision和Recall的一个数字,所以我们认为F1 Score是一个好的衡量指标。