AUC(Area Under Curve,曲线下面积):即ROC下面的面积,其可以用于衡量这个分类器的优劣。面积等于0.5随机猜,AUC越大,分类器越好。 PRC(Precision Recall Curve,准确召回率曲线),相关性评价: 数据库里有500条记录,其中50个是相关的(正样本),你通过一个检索,返回了75个你认为相关,其中只有45个是真正相关的;那么在...
3. AUC值的意义 AUC值越大,表示模型性能越好。具体来说,AUC值接近1表示模型能够很好地将正例与负例区分开来;AUC值为0.5则表示模型性能与随机猜测无异;AUC值小于0.5则表明模型性能甚至不如随机猜测。 二、PRC曲线:精确率与召回率的权衡 1. PRC曲线的定义 PRC曲线,即Precision-Recall Curve(精确率-召回率曲线),...
面对不平衡数据的应用: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。而PR-AUC对于不平衡数据集更为敏感,当正负样本数量差异较大时,PR-AUC能够更好地反映分类器的性能。 应用场景: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。例如,在医学诊断中,...
一个PRC曲线的例子为 Recall越大、Precision越大表明模型效果越好,此时PRC曲线靠近右上角,AUC值也越大。与ROC-PRC不同的是,Precision受样本不平衡的影响,相应的PRC也会因此形状变化。因此,在样本数据量比较大时,ROC会比较稳定,一般选择ROC-AUC来评价模型是较为合适的。而当阈值确定时,Precision、Recall、F1-score都...
由于工作的需要,最近对一些常见的评价指标重新温习了一下,其中对混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、真正率、假正率、ROC/AUC、PRC等概念进行了重点的温习和理解,并结合自己的感悟,总结和梳理了一下。 首先说明一下,以上指标主要针对分类问题的,其中的根源和核心是二分类混淆矩阵。
AUC从Mann–Whitney U statistic的角度来解释:随机从标签为1和标签为0的样本集中分别随机选择两个样本,同时分类器会输出两样本为1的概率,那么我们认为分类器对“标签1样本的预测概率>对标签0样本的预测概率 ”的概率等价于AUC。 因而AUC反应的是分类器对样本的排序能力,这样也可以理解AUC对不平衡样本不敏感的原因了...
AUC面积：ROC曲线下的面积，直观地反映了模型区分正负样本的能力。AUC值越大，模型性能越好。PRC曲线：展示了不同阈值下，精确率与召回率的权衡关系。它聚焦在精确度与召回率的平衡上。KS曲线：衡量分类器性能的一种方式，特别关注数据分布的相似度。KS值越大，说明正负样本分布差异越大，模型性能越好。F...
ROC曲线通过AUC(Area Under Curve)值来量化分类器的性能,AUC值越接近1,表示模型的性能越好。 综上所述,PRC和ROC在不同的语境下具有截然不同的含义。在政治语境中,它们分别代表了中国在不同历史时期的两个政权;而在二分类模型性能评估中,它们则是评估模型性能的重要工具。
ROC/AUC/PR解读 :我们最直观的有两种计算AUC的方法1:绘制ROC曲线,ROC曲线下面的面积就是AUC的值2:假设总共有(m+n)个样本,其中正样本m个,负样本n个,总共有m×n个样本对,计数,正样本...间隔的曲线,遇到负样本就沿横轴绘制一个刻度,直到遍历完所有样本,最终曲线停在(1,1)点,ROC曲线绘制完成。 PR曲线和ROC...
0.5 < AUC < 1,优于随机猜测。这个分类器(模型)妥善设定阈值的话,能有预测价值。 AUC = 0.5,跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。 AUC < 0.5,比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测,因此不存在AUC < 0.5的情况。