AUC(Area Under the Curve)表示的是在ROC曲线与坐标轴围成的面积,表示在FPR从0到1的过程中TPR的累积值∫01TPRd(FPR)x = 0:表示在当前阈值下,只有正样本的得分大于阈值; y = 1:表示在当前阈值下,所有正样本的得分大于阈值; x = 1:表示在当前阈值下,所有样本的得分都大于阈值;...
ROC曲线图是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标、(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高。在机器学习中,ROC曲线的横轴是假正率(FPR,False Positiv...
AUC(Area Under Curve)值表示ROC曲线下的面积,是评估二分类模型性能的量化指标。AUC值越大,表示模型性能越好。AUC值的取值范围为[0, 1],当AUC = 0.5时,表示模型性能与随机猜测相当;当AUC = 1时,表示模型能够完美区分正负样本。 优点 不依赖于分类阈值:AUC值是对模型整体性能的评估,不依赖于特定的分类阈值。
首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,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,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类。 三 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...
13-ROC曲线与AUC指标是【人工智能】惊呆了!清华教授教你三天Python快速入门!机器学习项目实战教程!( 附源码笔记)的第45集视频,该合集共计49集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
AUC指标是ROC曲线面积所代表的指标,取值范围最小为0.5,最大为1。越偏离0.5的曲线越优于靠近0.5线的曲线。概率值低于0.5后取个反也说明分类器有判别作用。 - 飞桨AI Studio
简介:黑马程序员上传的教育视频:ROC曲线与AUC指标,粉丝数145089,作品数17067,评论数1,免费在线观看,视频简介:该阶段是机器学习的入门课程,主要介绍一些经典的传统机器学习算法,如分类算法:KNN算法,朴素贝叶斯算法,逻辑回归,决策树算法以及随机森林;回归算法:线性回归,岭回归;聚类算法:KMeans算法,结合Python语言实现的经典...
ROC曲线与AUC指..ROC曲线,也称受试者工作特征曲线,感受性曲线。用于研究X对于Y的预测准确率情况。ROC曲线涉及的几个术语名词:
A、k折交叉验证是一种与训练-测试划分截然不同的做法。 B、当数据集中的类别数量严重不匹配时,用ROC曲线的AUC指标衡量分类参数的性能会更好。 C、模型的调参就是寻找使模型性能最优的参数,不必考虑资源消耗代价。 D、随机森林和决策树模型都可以很方便的可视化。
文章目录 3.4 分类评估方法 学习目标 1.分类评估方法 1.1 精确率与召回率 1.1.1 混淆矩阵 1.1.2 精确率(Precision)与召回率(Recall) 1.2 F1-score 1.3 分类评估报告api 2 ROC曲线与AUC指标 2.1 TPR与FPR 2.2 ROC曲线 2.3 AUC指标 2.4 AUC计算API 0.5~1之间,越接近于1约好 3 小结 3.4 分类评... ...