综上两个图,如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量,我们就可以通过计算AUC(ROC曲线下的面积)来评估了,这就是AUC的目的。 其实,AUC表示的是正例排在负例前面的概率。 比如上图,第一个坐标系的AUC值表示,所有的正例都排在负例的前面。第二个AUC值,表示有百分之八十的正例排在负例的前面。 我们知道阈值可...
综上两个图,如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量,我们就可以通过计算AUC(ROC曲线下的面积)来评估了,这就是AUC的目的。 其实,AUC表示的是正例排在负例前面的概率。 比如上图,第一个坐标系的AUC值表示,所有的正例都排在负例的前面。第二个AUC值,表示有百分之八十的正例排在负例的前面。 我们知道阈值可...
综上两个图,如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量,我们就可以通过计算AUC(ROC曲线下的面积)来评估了,这就是AUC的目的。 其实,AUC表示的是正例排在负例前面的概率。 比如上图,第一个坐标系的AUC值表示,所有的正例都排在负例的前面。第二个AUC值,表示有百分之八十的正例排在负例的前面。 我们知道阈值可...
于是 Area Under roc Curve(AUC) 就出现了。顾名思义, AUC的值就是处于 ROC curve 下方的那部分面 积的大小。通常, AUC的值介于 0.5 到 1.0 之间,较大的 AUC代表了较好的 performance 。 好了,到此为止,所有的前续介绍部分结束,下面进入本篇帖子的主题:AUC的计算方法总结。最直观的,根据 AUC这个名称,...
https://paulvanderlaken.com/2019/08/16/roc-auc-precision-and-recall-visually-explained/ 赞 你的回复
ROC Curves and Area Under the Curve (AUC) Explained https://www.youtube.com/watch?v=OAl6eAyP-yo Understanding Confusion Matrix https://towardsdatascience.com/understanding-confusion-matrix-a9ad42dcfd62 注釈 今回の2 値分類では、解析手法としてロジスティック回帰、目的関数にはシグモイド関数...
F1(计算公式略)当P和R接近就也越大,一般会画连接(0,0)和(1,1)的线,线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1(光滑的情况下),此时的F1对于PRC就好象AUC对于ROC一样。一个数字比一条线更方便调模型。 以上两个指标用来判断模型好坏,图有些不恰当。。。但是有时候模型没有单纯的谁比谁好(比如图二的...
通常, AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的 AUC代表了较好的performanee 。 好了,到此为止,所有的前续介绍部分结束,下面进入本篇帖子的主题: AUC的计 6、算方法总结。最直观的,根据 AUC这个名称,我们知道,计算出 ROC曲线下面的面积,就是 AUC的值。事实上,这也是在早期 Mach ine Learni ng 文献中常见的AUC计算...
为了更直观的理解ROC,也可以看看这个视频: ROC and AUC, Clearly Explained! 受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve, ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线其实就是从混淆矩阵衍生出来的图形,以真阳性率(灵敏度,Sensitivity)为纵坐标,假阳性率(1-特异度,1-Specifi...
AUC-ROC Curve in Machine Learning Clearly Explained - Analytics Vidhya Classification: ROC Curve and AUC | Machine Learning Crash Course AUC的优缺点 AUC值使用了4个象限里的所有数,同时考虑了正负例的正确与错分情况,可以在数据集略不平衡时仍能反映分类器的分类能力;相对来说F值只使用了3个象限,在数据集...