所以TPR越高,同时FPR越低,也就是ROC曲线越陡,那么模型的性能也就越好。 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...
我们发现:无论红蓝色样本比例如何改变,ROC 曲线都没有影响。 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...
那么,查准率就是看你预测的准不准,也就是预测值为1的样本中实际值为1的样本占比;而查全率就是看你预测的全不全,即实际值为1的样本中预测值为1的样本占比。 ROC曲线(receiver operating characteristic) 纵轴真阳性率含义: 横轴假阳性率含义: ROC曲线含义 KS曲线(Kolmogorov-Smirnov) PRC曲线(Precision-Recall C...
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...
此时如果一定要进行比较,则较为合理的判据是比较ROC曲线下 的面积,即AUC(Area Under ROC Curve),如图2所示。 8.2 AUC AUC(Area Under ROC Curve)指的是ROC曲线下的面积大小,该值能够量化地反映基于ROC曲线衡量出的模型性能。计算AUC值只需要沿着ROC横轴做积分就可以了。由于ROC曲线一般都处于y=xy=x这条直线的...
5. ROC 曲线 (Receiver Operating Characteristic Curve) 6. AUC 曲线 (Area Under the Curve) 不同指标的对比和选择 边走、边悟迟早会好 在分类模型的评估中,准确率、精准率、召回率、F1 值、ROC 曲线和 AUC 曲线是常用的指标和工具,它们帮助评估模型的性能。下面详细介绍每个指标及其适用场景: ...
引擎输出模式(EngineMapping)取代引擎极限转速,成为引擎最重要的优化方向。雷诺和梅奔先后搞出了,”不踩油门但是会喷油“的热吹(HotBlow),和”不踩油门但是会打开气门鼓风“的冷吹(ColdBlow)。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(TorqueCurve)动手。
如果我们把精确率(Precision)和召回率(Recall)之间的关系用图来表达,就是下面的PR曲线: 可以发现他们俩的关系是「两难全」的关系。为了综合两者的表现,在两者之间找一个平衡点,就出现了一个 F1分数。 F1=(2×Precision×Recall)/(Precision+Recall)
为了更好的衡量ROC所表达结果的好坏,Area Under Curve(AUC)被提了出来,简单来说就是曲线右下角部分占正方形格子的面积比例。该比例代表着分类器预测精度。 4、召回率与准确率的延伸——F1值 准确率和召回率是互相影响的,理想情况下肯定是做到两者都高,但是一般情况下准确率高、召回率就低,召回率低、准确率高,...
AUC(Area Under Curve)是ROC曲线下的面积,用于量化ROC曲线的性能。AUC值越大,表示模型的性能越好。 应用场景ROC曲线和AUC值广泛应用于各种二分类问题的评估中,如信用评分、垃圾邮件检测等。它们能够直观地展示模型在不同阈值下的性能表现,帮助用户选择最合适的阈值。 三、实际应用中的建议 选择合适的评估指标:在实际...