总的来说,AUC值越大,模型的分类效果越好,疾病检测越准确;不过两个模型AUC值相等并不代表模型效果相同,例子如下: 下图中有三条ROC曲线,A模型比B和C都要好 下面两幅图中两条ROC曲线相交于一点,AUC值几乎一样:当需要高Sensitivity时,模型A比B好;当需要高Speciticity时,模型B比A好 参考:...
AUC-ROC的计算公式如下: $$ AUC-ROC = \int_{-\infty}^{+\infty} TPR(FPR^{-1}(x))dFPR^{-1}(x) $$ 其中,TPR为真正例率,FPR为假正例率,$FPR^{-1}(x)$为假正例率的反函数,即真负例率。$dFPR^{-1}(x)$表示在$x$处的微小变化,即导数。 在实际计算中,通常采用离散化的方法来计算...
首先AUC是一个概率值,当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分数将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。所以,AUC的值越大,当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本值前面,既能够更好的分类。 4. ROC曲线的绘制 我们可以看出,对于一个特定的分类器和测试数据集,显然只能得到...
ROC(全称为Receiver operating characteristic,意为受试者特征曲线)是一个二维平面空间中一条曲线,而AUC则是曲线下方面积(Area Under Curve)的计算结果,是一个具体的值 x轴是FPR,y轴是TPR,曲线上的每个点就对应着一组(FPR,TPR)坐标,所以我们的任务就是计算出所有的(FPR,TPR)坐标然后用线把他们连接起来就形成了...
ROC-AUC的计算过程可以通过以下步骤完成: 1. 根据模型预测结果和测试集样本真实标签计算出每个样本被预测为正样本的概率值(或得分值)。 2. 将所有样本按照概率值从大到小排序。 3. 初始化TPR为0,FPR为0,令ROC曲线下面积auc=0。 4. 对于每个样本,依次将其作为阈值,计算当前阈值下的TPR和FPR,并将其画在ROC...
然后,threshold=0.5上的假正率和真正率容易计算,为: FPR=6/(5+6)=0.55,TPR=13/(13+6)=0.68 三、ROC曲线和AUC值 ROC曲线是一系列threshold下的(FPR,TPR)数值点的连线。此时的threshold的取值分别为测试数据集中各样本的预测概率。但,取各个概率的顺序是从大到小的。
AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间。 AUC作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好。 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,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,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面...
roc-auc计算方法 - -ROC曲线的构建基于给出的预测结果,但会应用不同的阈值,每种阈值都优生成一组TPR/FPR,然后对所有点求出ROC曲线,AUC是指在ROC曲线下方围成的曲线面积: AUC可以通过积分运用積分在每两个点之间计算特征值積分即可求出AUC。也可以用均值公式求曲线下方面积,即所有(x,y)处(x-x1) + (y-y1...
AUC值的计算 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。