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值。 当然,AUC值越大,当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,即能够更好的分类。 (三)从AUC判断分类器(预测模型)优劣的标准 AUC = 1,是完...
1.1 ROC与AUC ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,ROC曲线称为受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve),AUC(Area Under Curve)是ROC曲线下的面积。在计算ROC曲线之前,首先要了解一些基本概念。在二元分类模型的预...
AUC就非常简单,定义为ROC曲线下面的面积。 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...
最后的ROC曲线如下图: AUC的值就是ROC曲线下方围成区域的面积大小。计算AUC的值只需要沿着ROC横轴做积分即可。 AUC越大,说明分类器越可能把真正的正样本排在前面,分类性能越好。 6.ROC和P-R曲线比较 P-R曲线和ROC曲线都能评价分类器的性能。如果分类器a的PR曲线或ROC曲线包围了分类器b对应的曲线,那么分类器a...
ROC 曲线和 AUC 另外一个常常用于评价分类器性能的工具是ROC 曲线,和 Precision-Recall 不同,我们计算另外两个指标 TPR 和 FPR。 TPR = TP/(TP+FN),表示实际为正的样本中,被预测为正的比例,所以就是 Recall。 FPR = FP/(TN+FP),表示实际为负的样本中,被预测为正的比例,也叫做Fall-out。
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、ROC/AUC、AP/MAP等概念区分 1. Precision和Recall Precision,准确率/查准率。Recall,召回率/查全率。这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率。 例如,有一个池塘,里面共有1000条鱼,含100条鲫鱼。机器学习分类系统将这1000条鱼全部分类为“不是鲫鱼”,那么准确率也有90%(显然这样的分类系统是...
Precision-Recall曲线下的面积(AUC-PR)是一种常用的评估指标,它可以衡量分类器在不同阈值下的性能。 AUC-PR的计算方法如下: 1.首先,根据不同概率阈值计算Precision和Recall的值。 2.然后,使用这些值在Precision-Recall曲线上进行绘图,形成一条曲线。 3.最后,计算该曲线下的面积,即AUC-PR的值。 AUC-PR的值越...
AUC(area under curve)是一个数值,从定义上可以直观的看到其表征的意思——曲线与坐标轴围成的面积,ROC-AUC即表示的是ROC曲线与坐标轴围成的面积。 很明显的,TPR越大、FPR越小,模型效果越好,因此ROC曲线越靠近左上角表明模型效果越好,此时AUC值越大,极端情况下为1。与F1-score不同的是,AUC值并不需要先设定...
5、ROC曲线,AUC面积(FPR - FPR 曲线) 附:代码 1、基本属性:TP、TN、FP、FN 分类的结果有的四个基本属性,其他各种属性都是在此基础上计算而来的。 TP(True Positive, 真正):将好西瓜预测为好西瓜, 即预测答案正确 TN(True Negative,真负):将坏西瓜预测为坏西瓜,也是预测答案正确的意思。