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。 在了解了ROC曲线的构造...
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...
为什么需要 AUC前面我们说了 ROC曲线 可以用来给一个模型确定阈值, 那么 AUC 则是来评判一个 二分类的 模型的优劣。 如果AUC = 1:完美预测,基本不会存在的情况。 如果0.5 < AUC < 1:除了完美预测,那就乘这个区间的最有价值了。 如果AUC = 0.5:因为是二分类,随机猜测也就是这个概率了,完全就没有价值 如...
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...
ROC曲线,AUC面积 AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好。 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正...
在在机器学习中,AUC是一个常用的性能度量指标,全称是 Area Under the ROCCurve。 ROC曲线是二元分类模型中常用的一种性能评估方法,它展示了模型在不同成值下的真阳性率和假阳性率之间的权衡关系。 AUC就是ROC曲线下的面积,可以用来衡量模型的性能。
AUC值：AUC代表了ROC曲线与下方以及右侧轴形成的面积。AUC值的区间在01之间，AUC值越大，表示分类方法的性能越好。如果方法准确率为100%，则AUC=1。实际应用：在机器学习中，ROC曲线与AUC值常用于评估二分类模型的性能。通过ROC曲线，可以直观地看到模型在不同阈值下的表现；而AUC值则提供了一个量化的...
AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision。如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标。为什么AUC和log...
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,...
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC (Area Uder ROC Curve)值常作为二分类学习器的性能指标。 什么是 ROC 一般地,将测试样本输入学习器将得到一个实值或概率预测作为评估结果,设定一个阈值(threshold),如果该输出值大于阈值则测试样本记为正类,否则记为负类。因此输出的实值的好坏直接决定了学习器的泛...