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。 在了...
The AUC value is equivalent to the probability that a randomly chosen positive example is ranked higher than a randomly chosen negative example. 首先AUC是一个概率值,当随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分类算法根据计算得到的分数将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。所以,AUC的值越大,当...
2️⃣ 如何解读ROC曲线?📊 深入理解AUC的计算 3️⃣ 如何计算AUC? 4️⃣ AUC的数值有何意义?💉 医学诊断中的ROC曲线应用 5️⃣ ROC曲线在医学诊断中的重要性 6️⃣ 如何平衡灵敏度和特异性?📚 简单示例,轻松理解 7️⃣ 通过一个简单例子,理解ROC曲线的绘制💻 用Python实现ROC曲线...
其计算方法为将ROC曲线下的面积近似分成多个小矩形,再将这些小矩形面积加起来,所得到的数值即为ROC-AUC。 具体而言,ROC曲线是根据模型对测试集样本的预测结果绘制得到的,横坐标为伪阳性率(False Positive Rate,FPR),纵坐标为真阳性率(True Positive Rate,TPR),其中伪阳性率为真实负样本中被模型错误预测为正样本...
AUC-ROC的计算公式如下: $$ AUC-ROC = \int_{-\infty}^{+\infty} TPR(FPR^{-1}(x))dFPR^{-1}(x) $$ 其中,TPR为真正例率,FPR为假正例率,$FPR^{-1}(x)$为假正例率的反函数,即真负例率。$dFPR^{-1}(x)$表示在$x$处的微小变化,即导数。 在实际计算中,通常采用离散化的方法来计算...
ROC(全称为Receiver operating characteristic,意为受试者特征曲线)是一个二维平面空间中一条曲线,而AUC则是曲线下方面积(Area Under Curve)的计算结果,是一个具体的值 x轴是FPR,y轴是TPR,曲线上的每个点就对应着一组(FPR,TPR)坐标,所以我们的任务就是计算出所有的(FPR,TPR)坐标然后用线把他们连接起来就形成了...
AUC值计算: \[{\rm{AUC}} = \frac{{正样本得分高于负样本的次数}}{{正负样本对总数}} = \frac{8}{9} \approx 0.889\\\] 说明:AUC值为0.889,接近于1,表示模型在排序任务中表现较好,大部分正样本得分高于负样本。但也有误排的情况(C被排在D之后),这在AUC值中有所反映。 2. 一些结论 在排序场景...