(Receiver Operation Characteristic Curve) 定义:描述 TPR 和 FPR 之间的关系: 功能:应用于比较两个模型的优劣: 模型不限于是否通过极度偏斜的数据训练所得: 比较方式:ROC 曲线与坐标图形边界围成的面积,越大模型越优: TPR(True Positive Rate):真正率:被预测为正的正样本结果数 / 正样本实
接下来我们来看图[派对R][派对R]横坐标1-Specificity(FPR)是特异性,即假阳性率(False Positive Rate, FPR);纵坐标Sentivity(TPR) 是敏感性,即真阳性率(True Positive Rate, TPR),也可以将ROC曲线理解成反映敏感性与特异性之间关系的曲线;AUC(Area under roc Curve)是指ROC曲线下的面积,为了量化模型好坏或预测...