ROC-AUC越大,曲线下的面积越大,曲线越向左上角凸起,模型效果越好。由于ROC一般位于直线y=x的上方,因此ROC-AUC的值在[0.5, 1]之间(如果ROC-AUC小于0.5,我们就把模型预测的正负例标签调换一下)。 ROC-AUC和threshold的选择无关,它反映的是模型的特性。 可以证明,ROC AUC分数等同于计算预测值与目标值之间的排名...
ROC_AUC在面对不平衡数据时,由于考虑了FPR,可能会相对较好地平衡正负样本的影响。 三、应用场景不同 PR_AUC适用于在关注正类样本较多的情况下,例如搜索引擎的结果排序等场景,更关注模型在预测为正类的样本中的准确率。 ROC_AUC适用于不论样本分布如何,都希望分类器在正负样本上具有较好性能的场景,如医学诊断中希望...
ROC-AUC衡量的是模型排序的能力；当样本不平衡的时候，更适用ROC-AUC，因为其对于正负样本的比例不敏感...
因此,ROC曲线跟P-R曲线一样,也是通过不断地移动模型正样本阈值来生成的。 AUC AUC(Area Under Curve)的意思是曲线下的面积。它通常被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积,显然这个面积的数值不会大于1(但是这个曲线也不一定是ROC,也可以是前面提及的P-R曲线)。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以A...
评价指标主要用于评价推荐系统各方面的性能 ，按照应用场景可以分为离线评估和线上测试。其中离线评估的主要方法包括 Holdout检验、交叉检验、留一验证、自助法 等，评价指标主要包括 用户满意度、预测准确度、召回率、覆盖率、多样性、新颖性、流行度、均方根误差、对数损失、P-R曲线、AUC、ROC曲线 等等...
评价指标主要用于评价推荐系统各方面的性能,按照应用场景可以分为离线评估和线上测试。其中离线评估的主要方法包括Holdout检验、交叉检验、留一验证、自助法等,评价指标主要包括用户满意度、预测准确度、召回率、覆盖率、多样性、新颖性、流行度、均方根误差、对数损失、P-R曲线、AUC、ROC曲线等等。线上测试的评估方法...
PR曲线和F1、ROC曲线和AUC ROC曲线越靠近左上角的位置模型效果越好(高真阳性率,低假阳性率),ROC曲线只关注召回率(真阳性率)。PR曲线兼顾召回率和精确率,越靠近...
对比PR图和ROC图 AUC Area Under Curve AUC就是ROC曲线下方的面积。可以知道,TPR越大的情况下,FPR始终很小,才是好的,那么这条曲线就是很靠近纵轴的曲线,那么下方面积就大。所以AUC越大越好。 意义: 通过ROC曲线,也能够在查全率和查准率之间做一个平衡,分类时候来选择出最好的p_0阈值; ...
深度学习中评估指标:准确率Accuracy、召回率Recall、精确率Precision、特异度(真阴性率)和误报率、灵敏度(真阳性率)和漏报率、F1、PR、ROC、AUC、Dice系数、IOU,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
ROC-AUC衡量的是模型排序的能力；当样本不平衡的时候，更适用ROC-AUC，因为其对于正负样本的比例不敏感...