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R 语言中绘制ROC 曲线和PR 曲线数据分析报告 来源:大数据部落 | 有问题百度一下“ ”就可以了 ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。 预测正类(+1)和负类(-1)的分类器的混淆矩阵具有以下结构: 预测/ 参考类 +1 -1 +1 TP FP -1 FN TN 这里,TP 表示真阳性的数量(模型正确预测正类...
ROC曲线有助于比较不同分类器的相对性能,当FPR小于0.36时M1浩宇M2,而大于0.36是M2较好。 ROC曲线小猫的面积为AUC(area under curve),其面积越大则分类的性能越好,理想的分类器auc=1。 PR(precision recall)曲线表现的是precision和recall之间的关系,如图所示: 如何选择ROC,PR 下面节选自:What is the difference b...
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