此时如果一定要进行比较,则比较合理的判断依据是比较ROC曲线下的面积,即AUC(Area Under ROC Curve),如图1、图2所示。 五、什么是AUC面积 AUC就是ROC曲线下的面积,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。假定ROC曲线是由坐标为 的点按序连接而形成,参见图2,则AUC...
由TPR 和 FPR 构成的 ROC 图像为: 5.3 AUC 值¶ 我们发现: 我们发现:图像越靠近 (0,1) 点则模型对正负样本的辨别能力就越强 我们发现:图像越靠近 (0, 1) 点则 ROC 曲线下面的面积就会越大 AUC 是 ROC 曲线下面的面积,该值越大,则模型的辨别能力就越强 AUC 范围在 [0, 1] 之间 当AUC= 1 时...
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。 ROC(receiver operating characteristic curve)接收者操作特征曲线,是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明用来侦测战场上敌军载具(飞机、船舰)的指标,属于信号检测理论。 ROC曲线的横坐标是伪阳性率(也叫假正类率,False...
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...
1. 基本指标 2. Receiver Operating Characteristic Curve ( ROC 曲线) 3. ROC 的 AUC 4. P-R 曲线和 ROC 曲线的关系及如何选择? 5. Return on Investment(ROI) 6. Kolmogorov-Smirnov(KS) 参考 前文回顾: 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R...
2、ROC曲线 过程:对第一个样例,预测对,阈值是0.9,所以曲线向上走,以此类推。 对第三个样例,预测错,阈值是0.7 ,所以曲线向右走,以此类推。 几种情况: 所以得出结论,曲线在对角线以上,则准确率好。 3、AUC面积 M是样本中正例数 N是样本中负例数 ...
机器学习 模型评估指标 - ROC曲线和AUC值 机器学习算法-随机森林之理论概述 分类问题评估指标有:准确率 (Accuracy)、精准率 (Precision)、灵敏度 (Sensitivity)、ROC曲线、AUC值。 回归问题评估指标有:MAE和MSE。 假设有下面一个分类效果评估矩阵Confusion matrix(也称混淆矩阵,总觉得这个名字奇怪),如下...
在评估机器学习模型性能时，分类问题通常依赖于多种指标，如准确率、精准率（Precision）、灵敏度（Sensitivity）以及ROC曲线和AUC值。回归问题则关注MAE和MSE。准确率虽然直观，但对样本数量不平衡时的区分力有限，精准率和灵敏度关注的是模型在预测正样本时的精确度和发现能力。ROC曲线，全称接收者操作特征...
分类问题的评估指标包括准确率 (Accuracy)、精准率 (Precision)、灵敏度 (Sensitivity)、ROC曲线、AUC值。回归问题则以MAE和MSE为主要评估指标。准确率是预测正确的结果占总样本的比例，它能粗略地衡量模型的整体表现。但当样本分布不平衡时，准确率的参考价值降低。精准率（Precision）和灵敏度（Sensitivity...
曲线不会经过(1,0)点,查准率只可能趋向于0,比如负样本很多,正样本很少的情况下,正样本都被召回。 1.6 F1 F1 指标综合考虑查准率与查全率,是基于两者的调和平均定义的。 二、ROC、AUC 1.1 ROC 在实际场景中我们经常根据模型输出的概率值对结果进行排序,我们需要一个指标能够衡量学习器排序能力的好坏(正样本排在负...