AUC就是ROC曲线下的面积,衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知,AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。假定ROC曲线是由坐标为 的点按序连接而形成,参见图2,则AUC可估算为公式3。 六、AUC面积的意义 AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标,表示预测的正...
大数据:一张图读懂为什么AUC等于ROC曲线下的面积(或者说AUC的物理意义是:预测的正例排在负例前面的概率)?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
ROC曲线，全称为受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve），是通过绘制一系列不同二分类方式下的真阳性率（敏感性）与假阳性率（1-特异性）而得到的曲线。而 AUC则是该曲线下面积，常被用作模型的评价标准。相较于ROC曲线，AUC作为一个数值，能更清晰地表明哪个分类器的效果更佳。值得注意...
AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围一般在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。
ROC曲线下面积(the area under the ROC curve, AUC)是指ROC曲线与x轴、(1,0)-(1,1)围绕的面积,如图1阴影部分。 一般来说,ROC曲线下面积在0到1之间。如果一项诊断试验的灵敏度是1,而假阳性率是0,那么该诊断试验的ROC曲线下面积就是1。但是这样的诊断试验几乎不存在,一个诊断试验往往不能将所有的患者和...
AUC被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高，等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。其中ROC曲线全称为受试者工作特征曲线 ，它是根据一系列不同的二...
最理想的ROC曲线为假阳性率为0%，真阳性率为100%斜对角线为无效ROC曲线，AUC值小于0.5即无意义，毕竟随便猜一个人有没有病的概率还有50%圆点处为约登指数最大值处，即最佳临界值。所以，根据ROC曲线的定义我们可以知道，其主要有两个用途：1.评价某个或多个指标对两类测试者（如患者和正常人）...
ROC曲线中AUC的意义 medi_27435574424 2022-11-11 00:56:51研究问答 ROC曲线的AUC代表的是某个指标对某种病的预测价值还是诊断价值? 全部评论(1) 一土 预测价值 you can check this link: https://zhuanlan.zhihu.com/p/585874482022-11-12 01:09:14 ...
ROC曲线下面积AUC大于0.9说明( )A.诊断准确度为中等B.诊断试验无临床意义C.诊断准确度较低D.诊断准确度较高E.以上都不对