三、应用场景不同 PR_AUC适用于在关注正类样本较多的情况下,例如搜索引擎的结果排序等场景,更关注模型在预测为正类的样本中的准确率。 ROC_AUC适用于不论样本分布如何,都希望分类器在正负样本上具有较好性能的场景,如医学诊断中希望降低误诊率的情况。 四、敏感性和稳健性 PR_AUC在面对数据不平衡时能够更敏感地检测到分类器
从图像来看就是 ROC-AUC 只会向上增加,PR-AUC 会向右上移动,感觉还是 PR-AUC 更强一些吧?没画图,纯推导分析,不对的还请指正。其实后面更加注重正例我也不知道选哪个好😂,只是看到很多文章都这么说 2021-03-18· 热评 回复喜欢 山公石木 写的挺好,从我们公司实战经验,电商场景离线PRAUC跟上线后...
ROC-AUC越大,曲线下的面积越大,曲线越向左上角凸起,模型效果越好。由于ROC一般位于直线y=x的上方,因此ROC-AUC的值在[0.5, 1]之间(如果ROC-AUC小于0.5,我们就把模型预测的正负例标签调换一下)。 ROC-AUC和threshold的选择无关,它反映的是模型的特性。
ROC曲线越靠近左上角,说明模型的性能越好。 📊PR AUC则描绘了精度(TP/(TP+FP))和召回率(TP/(TP+FN))的关系,它反映了模型对正样本的识别能力。PR曲线越靠近右上角,说明模型在正样本上的表现越好。 🔍在样本不平衡的情况下(比如小于20%),ROC AUC可能会过度乐观。也就是说,同一模型对不同比例的样本,RO...
PR和ROC曲线应用范围: 1.当正负样本比例差不多的时候,两者区别不大。 2.PR曲线比ROC曲线更加关注正样本,而ROC则兼顾了两者。 3.AUC越大,反映出正样本的预测结果更加靠前。(推荐的样本更能符合用户的喜好) 4.当正负样本比例失调时,比如正样本1个,负样本100个,则ROC曲线变化不大,此时用PR曲线更加能反映出...
PR和ROC曲线应用范围:1.当正负样本比例差不多的时候,两者区别不大。 2.PR曲线比ROC曲线更加关注正样本,而ROC则兼顾了两者。 3.AUC越大,反映出正样本的预测结果更加靠前。(推荐的样本更能符合用户的喜好) 4.当正负样本比例失调时,比如正样本1个,负样本100个,则ROC曲线变化不大,此时用PR曲线更加能反映出分类...
而PR-AUC对于不平衡数据集更为敏感,当正负样本数量差异较大时,PR-AUC能够更好地反映分类器的性能。 应用场景:ROC-AUC适用于不论样本分布如何,都希望分类器在正负样本上具有较好性能的场景。例如,在医学诊断中,希望降低误诊率,此时ROC-AUC更具参考价值。而PR-AUC则适用于关注正类样本较多的情况,如搜索引擎的结果...
AUC=1表示完美分类器,而AUC=0.5则表示分类器的性能与随机猜测无异。 三、AUC值:量化分类器性能 AUC值,即Area Under Curve,是ROC曲线下的面积,是衡量分类器性能的一个重要量化指标。AUC值不仅考虑了分类器对正例的识别能力(TPR),还考虑了分类器对负例的误判率(FPR),因此能够更全面地评估分类器的性能。 实际...
最差情况下，模型预测结果对于真实类别的区分能力弱，导致AUC接近0.5。若AUC小于0.5，通过取反预测类别，可得到AUC大于0.5的模型。2、PR曲线与AP PR曲线同样通过设置阈值将预测值分类为1或0，不同之处在于其关注点落在正例上。召回率（查全率）和精准率（查准率）分别为TPR和FPR的定义。PR曲线展示...