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...
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。
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。
auc就是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。 auc面积的意义:auc是衡量二分类模型优劣的一种评价指标,表示预测的正例排在负例前面的概率。 发布于 2022-09-13 12:23 赞同2 分享收藏 ...
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...
上一篇文章我们讲了“如何绘制ROC曲线”,今天我们来详解一下ROC曲线下面积。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...
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
关于模型效果评估,以下说法有( )项是正确的。 I 召回率越高则真阳性比例越低 II 对于给定的数据集,无法同时提高精准率和召回率 III ROC空间中的点,越靠近右上方,表示模型整体效果越好 IV 一种分类方法的ROC曲线应当在对角线上方,方法才是有意义的 V AUC数值越大,表示召回率越高 A、1 B、2 C、3 D、4 ...