ROC曲线下面积(the area under the ROC curve,AUC)是指ROC曲线与x轴、(1,0)-(1,1)围绕的面积,如图1阴影部分。 一般来说,ROC曲线下面积在0到1之间。如果一项诊断试验的灵敏度是1,而假阳性率是0,那么该诊断试验的ROC曲线下面积就是1。但是这样的诊断试验几乎不存在,一个诊断试验往往不能将所有的患者和非...
大数据:一张图读懂为什么AUC等于ROC曲线下的面积(或者说AUC的物理意义是:预测的正例排在负例前面的概率)?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
roc曲线下面积0.67有意义。一、ROC曲线含义 ROC曲线上各点反映的都是相同的感受性，通过对疾病组和参照组的测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点，按选择的组距间隔列出累积频数分布表，并分别计算出所有截断点的真阳性率、特异性和假阳性率，作图绘成ROC曲线。二、ROC曲线比较方法和适...
有意义。roc曲线表明模型的准确度，ROC曲线下面积越接近1，说明模型越准确，当ROC曲线下的面积为1时，说明分类器完美地区分了正例和负例，没有出现误判。
AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围一般在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。
其中,ROC曲线全称为受试者工作特征曲线 ,它是根据一系列不同的二分类方式,以真阳性率感为纵坐标,假阳性率为横坐标绘制的曲线。 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。 auc面积的意义:auc是衡量二分类模型优劣的一种评价指标,表示预测的正例排在负例前面...
ROC曲线下面积表示模型分类性能的重要指标,通过计算AUC值来衡量模型的准确性和鉴别能力,反映模型对正负样本的区分能力。 ,理想股票技术论坛
有意义。它表明模型的准确度，ROC曲线下面积越接近1，说明模型越准确。ROC曲线是一种衡量分类器性能的标准，可以显示分类器的识别能力。
roc曲线下面积0.67有意义。AUC被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高，等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。ROC 曲线，又称接受者操作特征曲线。该...