The AUC value is equivalent to the probability that a randomly chosen positive example is ranked higher than a randomly chosen negative example. 这句话的意思是:首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC...
AUC为ROC曲线下的面积,它的面积不会大于1,由于ROC曲线一般都处于直线y=x的上方,因此AUC的取值范围通常在(0.5,1)之间。由于ROC曲线不能很好的看出分类器模型的好坏,因此采用AUC值来进行分类器模型的评估与比较。通常AUC值越大,分类器性能越好。 在基本概念中我们提到了精确率、召回率以及F1值,既然有它们作为二分类...
假定ROC曲线是由坐标 {(x1,y1),(x2,y2),...(xm,ym)} 连接而成的,那么AUC就计算为从横坐标向上看的一个个以y_i为上底,以y_{i+1}为下底的直角梯形,所以计算面积就变成了 AUC=12∑i=1m−1(xi+1−xi)(yi+yi+1) 我们也可以从排序损失来看AUC,排序损失定义为 排序损失 那么事实上 AUC=1...
上图为precision和recall的关系曲线。 5 ROC曲线 如果表示TPR和FPR的变化关系曲线。若曲线距离左上角越近,代表模型的性能越好。 但是需通过图形进行观察得到。 6 AUC(area under curve) AUC代表曲线的面积,AUC越大越好,取值范围为[0,1] 参考: 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么?编辑...
1、ROC曲线:ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是以假正率(FP_rate)和真正率(TP_rate)为轴的曲线,ROC曲线下面的面积我们叫做AUC,如下图所示: 图片根据Paper:Learning from eImbalanced Data画出 其中: T P r a t e = T P P c TP_{rate}=\frac{TP}{P_c} TPrate=PcTP, F P ...
AUC的计算 Precision、Recall、F-measure、Accuracy的计算 1、AUC的计算 AUC是一个模型评价指标,用于二分类模型的评价。AUC是“Area under Curve(曲线下的面积)”的英文缩写,而这条“Curve(曲线)”就是ROC曲线。 为什么要用AUC作为二分类模型的评价指标呢?为什么不直接通过计算准确率来对模型进行评价...
Precision, Recall, F-score, ROC, AUC 一、正样本和负样本 正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片,那么狗就是正样本,猫就是负样本;反过来你若是想检测出猫的图片,那么猫就是正样本,狗就是负样本。
根据上图,Precision和Recall的计算公式分别为: Precision=TPTP+FPPrecision=TPTP+FP Recall=TPTP+FNRecall=TPTP+FN 2. ROC (Receiver operating characteristic) 和 AUC(Area Under Curve) ROC曲线,是以FPR为横轴、TPR为纵轴,衡量二分类系统性能的曲线。从上图得到,FPR=1-敏感度,TPR=敏感度。
其中Ri,Rj 分别为 Recall 轴上两个连续的点,Pi,Pj 为分别为与Ri,Rj 对应的Precision。 这里需要注意的是,由于上述两种计算 AUC 的方法采用了不同的策略,因此最终两者计算得到的结果并不相等。 近似计算 在目标检测中的近似计算主要分为三种:11 点插值(VOC 2007), 所有点插值(VOC 2010) 和 COCO。 目标检测...
1.2 Precision、Recall与F1 对于二分类问题另一个常用的评价指标是精确率(precision)与召回率(recall)以及F1值。精确率表示在预测为阳性的样本中,真正有阳性的样本所占的比例。精确率的定义为 。召回率表示所有真正呈阳性的样本中,预测为阳性所占的比例。召回率的定义为 ...