AUC则是ROC曲线下方的面积,可用于量化模型对不同样本分布的分类能力。AUC的取值范围在0到1之间,越接近于1,表示模型分类能力越强,即模型能很好地将正样本排在负样本前;越接近于0.5,表示模型分类能力越差。如果AUC为0.5,则表示模型的分类效果与随机猜测一样。 总结来说,AUC和ROC曲线是评估二分类模型性能的重要工具...
AUC即ROC曲线下的面积,而ROC曲线的横轴是FPRate,纵轴是TPRate,当二者相等时,即y=x,如下图: 图2 它所表示的意义为无论是样本是正样本还是负样本,分类器预测两者为正样本的概率是一样的,换句话说,分类器对于正例和负例毫无区分能力,和抛硬币没什么区别。这是最差的情况,此时分类器的AUC值为0.5。 而我们希...
AUC/ROC,Accuracy,Precision,Recall 含义。查准率,查全率,样本均衡问题 部分图片转自这里 行的True和False表示预测为正负 列的Pos和Neg表示真实的正负 表哥说明: True Positive(TP):将正类预测为正类的数量. True Negative(TN):将负类预测为负类的数量. False Positive(FP):将负类预测为正类数(假的正类&......
ROC曲线 AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知,AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。 TPR和FPR 真阳性率: T P R = T P T P + F N TPR= \frac{TP}{TP+FN} TPR=TP+FNTP 假阳性率: F P R = F P F P + T N FPR= \frac{FP}{FP+TN} FPR=FP+TNFP ...
auc其实就是ROC曲线围成的面积!! 在两个分类器的ROC曲线交叉的情况下,无法判断哪个分类器性能更好,这时可以计算ROC曲线下面积AUC,作为性能度量,面积越大则越好。 为什么使用Roc和Auc评价分类器 既然已经这么多标准,为什么还要使用ROC和AUC呢?因为ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变换的时候,ROC曲...