1. AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积,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。 2.AUC 的计算方法 非参数法:(两种方法实际证明是一致的) 梯形法则:早期由于测试样本有限,我们...
虽然,用ROC curve来表示分类器的Performance很直观好用。可是,人们总是希望能有一个数值来标志分类器的好坏。于是Area Under roc Curve(AUC)就出现了。 顾名思义,AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。通常,AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的AUC代表了较好的performance。 2. ROC的动机 对于0,1两类...
[正因为这个原因,AUC也只是衡量模型排序能力的指标,不能保证模型预测的精准性;比如在ctr预估中,不能保证pctr接近ctr,可以保证正例的pctr,高于负例的ctr。如果ctr,用于计算广告中,ctr直接参与竞价,并不能保证准确性,一般要经过calibration,保证与真实ctr不会偏离太多]。 The ROC curve shows the ability of the cla...
AUC-ROC曲线正是这样一个强大的工具,它能够帮助我们全面评估分类模型的性能。 什么是AUC-ROC曲线? AUC-ROC曲线由两个关键概念组成:ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)和AUC值(Area Under the Curve)。 ROC曲线:以真正例率(True Positive Rate, TPR)为纵轴,假正例率(False Positive Rate, FPR)为...
这个名字可能有点夸张，但它只是说我们正在计算“Receiver Characteristic Operator”（ROC）的“Area Under the Curve”（AUC）。别担心，我们会详细了解这些术语的含义，一切都将是小菜一碟！现在，只需知道AUC-ROC曲线可以帮助我们可视化机器学习分类器的性能。虽然它只适用于二值分类问题，但我们将在最后看到如何扩展...
来源:https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5 翻译:石头 机器学习模型的性能测量是一项必不可少的工作,因此,当涉及到分类问题时,我们可以考虑用AUC-ROC曲线 。当我们需要检查或可视化多分类问题的性能时,我们使用ROC曲线下的面积(AUC),...
在进行学习器的比较时,若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”,则可断言后者的性能优于前者;若两个学习器的ROC曲线发生交叉,则难以一般性的断言两者孰优孰劣。此时如果一定要进行比较,则比较合理的判断依据是比较ROC曲线下的面积,即AUC(Area Under ...
ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,ROC曲线称为受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve),AUC(Area Under Curve)是ROC曲线下的面积。在计算ROC曲线之前,首先要了解一些基本概念。在二元分类模型的预测结果有四种,...
Logistic回归模型的区分度评价常用的指标是AUC值(Area Under the Curve)和ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)。 ROC曲线是以不同的分类阈值为基础,绘制出分类器的真正例率(True Positive Rate)和假正例率(False Positive Rate)之间的关系曲线。