我们会详细解释 ROC 曲线和 AUC 的定义和意义,通过实例和代码示范帮助大侠掌握这些工具的使用方法,最后通过一些实际应用案例和相关概念的对比,力求全面理解并灵活运用 ROC 和 AUC。 1. 基础概念介绍 1.1 什么是 ROC 曲线 ROC 曲线,即接收者操作特征曲线,ROC曲线产生于第二次世界大战期间,最早用在信号检测领域,侦测...
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可估算为公式3。 六、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...
对于一个分类器,固定阈值,则得到一条ROC曲线。不同分类器会使预测的数据分布不同,在固定阈值的情况下,ROC曲线变化如下图: 直观来看,分类器的区分度越好,ROC曲线则越往左上角靠拢。AUC就越大。怎么解释? 4. AUC的概率解释 如果把ROC曲线看成是TPR对FPR的函数,TPR=F(x)我们对这个函数进行积分。如下图所示: ...
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...
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可估算为公式3。 六、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的概率。
AUC(Area Under Curve),即ROC曲线下的面积。 AUC越大,分类器效果越好。 假设按序连接成ROC曲线上点的坐标为 (x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym) 则AUC可估算为 AUC=12m−1∑i=1(xi+1−xi)⋅(yi+yi+1)AUC=12∑i=1m−1(xi+1−xi)⋅(yi+yi+...
ROC曲线下的面积即为AUC,关于AUC的常用计算方式有如下两种。 (1)绘制出ROC曲线后,用微积分思想得到曲线下面积; (2)AUC的另一层含义是:一个正、负样本对,将正样本预测为正的概率比将负样本预测为正的概率大的可能性。这样好像还是比较抽象,举个例子,假设一共有a+b个样本,其中正样本为a个,负样本为b个。那...
AUC值 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。
ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。ROC曲线的面积就是AUC(Area Under the Curve)。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法性能(泛化能力)。 Python中sklearn直接提供了用于计算ROC的函数[1],下面就把函数背后的计算过程详细讲一下。
AUC值的计算 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。