• AUC(Area under Curve): ROC 曲线下的面积,介于0.1 和1之间,作为数值可以直观的评价模型的预测准确性,AUC值越大预测准确率越高。 AUC值 ROC曲线下面积--AUC值;越大,说明预测准确度越高 •AUC=1,是完美分类器。 • AUC = [0.85,0.95], 效果很好 • AUC =[0.7, 0.85],效果一般 •AUC=[0.5...
在在机器学习中,AUC是一个常用的性能度量指标,全称是 Area Under the ROCCurve。 ROC曲线是二元分类模型中常用的一种性能评估方法,它展示了模型在不同成值下的真阳性率和假阳性率之间的权衡关系。 AUC就是ROC曲线下的面积,可以用来衡量模型的性能。 AUC的取值范围是0到1,值越大代表模型分类性能越好。 当AUC为1...
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