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...
(5)AUC :ROC曲线下面积(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve)(AUC-ROC): 适用于二分类问题,ROC曲线是以真正例率(True Positive Rate,召回率)为纵轴Y、假正例率(False Positive Rate)为横轴X的曲线,AUC-ROC是ROC曲线下的面积。一般来说,AUC 值范围从 0 到 1,值越大表示模型性能越好。 ...
ROC 曲线和 AUC:通过绘制 ROC 曲线并计算 AUC,我们可以看到 AUC 为 0.50,这表明模型没有任何区分能力。ROC 曲线是一条对角线,显示模型在随机猜测。 准确率只告诉我们模型整体预测正确的比例,但在类别不平衡的情况下,这个指标可能会误导我们。ROC 曲线和 AUC 提供了更全面的视角,展示了模型在不同阈值下的性能,帮...
具体公式为:Z = (S1 - S2) / √(SE1^2 + SE2^2),其中S1和S2分别表示两个AUC值,SE1和SE2分别表示它们的标准误。 然后,使用Z值计算P值(双侧或单侧),根据P值的大小判断差异的显著性。例如,在双侧检验中,如果P值小于设定的显著性水平(如0.05),则认为两个AUC值之间的差异具有统计学意义。 实际应用与...
AUC = 0.5,代表ROC曲线在45度线上,预测等于50/50的猜测。 0 < AUC < 0.5,代表ROC曲线在45度线下方,预测不如50/50的猜测。 AUC = 0,代表ROC曲线在横轴上,预测完全不准确。 【补充】ROC曲线和AUC面积理解 转自:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79946787略有改动,仅供个人学习使用...
AUC的计算: (1)第一种方法:AUC为ROC曲线下的面积,那我们直接计算面积可得。面积为一个个小的梯形面积之和,计算的精度与阈值的精度有关。 (2)第二种方法:根据AUC的物理意义,我们计算正样本score大于负样本的score的概率。取N*M(N为正样本数,M为负样本数)个二元组,比较score,最后得到AUC。时间复杂度为O(N...
真阳性率（TPR）和召回率（Recall）衡量了模型正确识别正例的能力，其计算公式为 TP/(TP+FN)；假阳性率（FPR）衡量了模型错误地将正例识别为负例的比率，计算公式为 FP/(FP+TN)。特异性（Specificity）则表示模型正确识别负例的能力，与FPR负相关。AUC（Area Under the Curve）值是ROC曲线下的面积...
将结果中的FPR与TPR画到二维坐标中,得到的ROC曲线如下(蓝色线条表示),ROC曲线的面积用AUC表示(淡黄色阴影部分)。 详细计算过程 上例给出的数据如下 代码语言:javascript 复制 y=np.array([1,1,2,2])scores=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8]) 用这个数据,计算TPR,FPR的过程是怎么样的呢?
negNum += 1 # 根据公式计算AUC auc = (sum(rankList) - (posNum*(posNum+1))/2)/(posNum*negNum) return auc 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26....