3. AUC(曲线下的面积) 为了计算 ROC 曲线上的点,我们可以使用不同的分类阈值多次评估逻辑回归模型,但这样做效率非常低。幸运的是,有一种基于排序的高效算法可以为我们提供此类信息,这种算法称为曲线下面积(Area Under Curve)。 比较有意思的是,如果我们连接对角线,它的面积正好是 0.5。对角线的实际含义是:随机判断响应
最后,我们来看一下,不论样本比例如何改变,ROC曲线都没有影响,也就是ROC曲线无视样本间的不平衡问题。 6.2 AUC AUC(Area Under Curve)表示ROC中曲线下的面积,用于判断模型的优劣。如ROC曲线所示,连接对角线的面积刚好是0.5,对角线的含义也就是随机判断预测结果,正负样本覆盖应该都是50%。另外,ROC曲线越陡越好,所...
FIA很快取缔了冷吹和热吹,于是引擎制造商们开始对引擎的扭矩曲线(Torque Curve)动手。 如果FIA没有禁止梅奔引擎的“热吹”,说不定迈凯伦可以从红牛手上抢下一个冠军 从2010赛季到2013赛季结束的这段时间内,”好引擎“不是动力最强的那个,也不是最省油的那个,而是输出模式与扭矩曲线最匹配气吹扩散器/柯安达效应...
1. 一个ROC曲线完全”包住“另一个ROC曲线--->第一个学习器效果更好 2. 两个ROC曲线相交--->利用ROC曲线下的面积(AUC,area under ROC curve,是一个数值)进行比较 3. KS曲线,KS值---学习器将正例和反例分开的能力,确定最好的“截断点” KS曲线和ROC曲线都用到了TPR,FPR。KS曲线是把TPR和FPR都作为...
Curve),曲线下的面积被称为AP分数(Averageprecisionscore);另外一种选择是计算Fβ分数: 当β=1称为F1分数(F1-Score),是分类与信息...在机器学习算法的实践中,经常需要对算法的效果做评价: 其中,准确率(Acc)、精确率(Pre)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等,是最常见的评价指标之一。 混淆矩阵: True ...
怎么来的? 我们平时用的精度accuracy,也就是整体的正确率 acc=predict_right_num/predict_num 这个虽然常用,但不能满足所有任务的需求。比如,因为香蕉太多了,也不能拨开人工的一个一个的看它的好坏(我爱吃啊,想想就心疼),此时我们就需要有一种方法,代替拨开香蕉这种粗鲁的手段。这时我们需要通过一些测试,看看哪种...
6、Demand/Supplycurve线性运动:在价格不变的情况下,需求曲线的移动方向; 7、Equilibriumprice,maximumprice,minimumprice的计算; 以上就是【acca的f1科目学什么?重要考点在哪?】的全部内容,想要了解更多关于ACCA相关政策,请访问【报考指南】栏目!一键轻松GET2022年ACCA注册流程、考试时间、免考政策等全面信息!2022年ACCA...
AUC(area under curve):ROC曲线下的面积,认为曲线面积越大,模型效果越好(只凭ROC曲线难以判断具体哪个模型好)。AUC的特点是不会受正负样本比例的影响。 PR曲线:是recall和precision点所连成的曲线,recall的值为x轴,precision的值为y轴。由于TPR=recall,所以PR曲线的横坐标为ROC曲线的纵坐标,正负例样本比例变化较大...
洛伦兹曲线(Kolmogorov-Smirnov curve)值越大,表示模型能够将正、负客户区分开的程度越大。KS值的取值范围是[0,1] 。 KS曲线是两条线,其横轴是阈值,纵轴是TPR(上面那条)与FPR(下面那条)的值,值范围[0,1] 。两条曲线之间之间相距最远(差)的地方对应的阈值,就是最能划分模型的阈值。绘制过程如下: ...
因此我们 可以变化阈值,根据不同的阈值进行分类,根据分类结果计算得到ROC空间中相应的点,连接这些点就形成ROC curve。ROC curve经过(0,0)(1,1),实际上(0, 0)和(1, 1)连线形成的ROC curve实际上代表的是一个随机分类器。一般情况下,这个曲线都应该处于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。如图所示。