AUC表示的ROC曲线包围的面积,AUC的取值范围[0,1]之间。计算这个面积,理论上可以使用积分法,但是也可以通过叠加各个小梯形的面积来得到。 AUC是ROC曲线包围的面积,也继承了ROC本身的特点,是一种衡量模型排序能力的指标,等效于–对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性大于 将负例预测为正例的可能...
AUC为ROC曲线下的面积,它的面积不会大于1,由于ROC曲线一般都处于直线y=x的上方,因此AUC的取值范围通常在(0.5,1)之间。由于ROC曲线不能很好的看出分类器模型的好坏,因此采用AUC值来进行分类器模型的评估与比较。通常AUC值越大,分类器性能越好。 在基本概念中我们提到了精确率、召回率以及F1值,既然有它们作为二分类...
总之,当您想了解模型的预测能力,或者想找出模型的最佳阈值时,AUC-ROC 是一个非常好的工具。 不过,请注意,如果您的用例更侧重于减少假阳性/假阴性,那么您最好使用召回率/精度。 参考资料 [1] Understanding AUC-ROC for Machine Learning | by Devsomesh | MLearning.ai | Feb, 2024 | Medium:...
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。 在了解了ROC曲线的...
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和AUC定义:ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。ROC曲线的面积就是AUC(Area Under the Curve)。 关键概念:首先要解释几个二分类问题中常用的概念:截断点,True Positive,False Positive... 假设有一批test样本,这些样本只有两种类别:正例P和反例N。利用机器学习算法预测类别如下图: ...
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),它是检验任何分类模型性能最重要的评估指标之一。 本文旨在回答以下问题: 1. 什么是AUC-ROC曲线 ?
AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义,AUC(area under the curve)是ROC曲线下的面积。所以,在理解AUC之前,要先了解ROC是什么。而ROC的计算又需要借助混淆矩阵,因此,我们先从混淆矩阵开始谈起。 混淆矩阵 假设,我们有一个任务...
AUC-ROC曲线是如何工作的 在ROC曲线中,较高的X轴值表示假正例数高于真反例数。而Y轴值越高,则表示真正例数比假反例数高。 因此,阈值的选择取决于在假正例和假反例之间进行平衡的能力。 让我们深入一点,了解不同阈值下ROC曲线的形状,以及特异性和敏感性的变化。