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,当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本值前面,既能够更好的分类。 4. ROC曲线的绘制 我们可以看出,对于一个特定的分类器和测试数据集,显然只能得到...
AUC是ROC曲线包围的面积,也继承了ROC本身的特点,是一种衡量模型排序能力的指标,等效于–对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性大于 将负例预测为正例的可能性的概率。 还是推荐第一种计算方法。顺便给出一个Python代码: 代码语言:javascript 复制 defscoreAUC(num_clicks,num_shows,predicted_ctr...
roc_curve从score中取了4个值作为阈值,用这个阈值判断,得到不同阈值下的fpr和tpr,利用fpr和tpr作出ROC曲线。 auc原理及计算方式: AUC全称Area Under the Curve,即ROC曲线下的面积。sklearn通过梯形的方法来计算该值。上述例子的auc代码如下: >>>metrics.auc(fpr, tpr)0.75 roc_auc_score原理及计算方式: 在二...
平衡精度与召回:F-score 结合了精确率和召回率,强调了模型在避免误报(精确率高)和减少漏报(召回率高)之间的平衡。 易于理解:相比于 AUC_ROC,F-score 的数值可以直接反映模型在精确识别正类和全面覆盖正类样本方面的表现,对于非专业人员来说可能更直观易懂。 选择哪个指标更有用,取决于具体的应用场景和需求: ...
综上,roc_auc_score实现方式和tf.metrics.auc基本一致,只是求小梯形面积时不一样,具体表现为:小梯形个数不一样(阈值个数不同)和小梯形面积不一样(阈值不同导致tp,fn,fp,fn不同,所以tpr,fpr不同进而导致小梯形面积不同)。综合roc_auc_score和tf.metrics.auc的实现,知道了两点: ...
roc_curve和auc函数都是用来计算AUC面积的,只不过传入的参数不一样。 from sklearn.metrics import roc_curve # 返回fpr、tpr、threshhold from sklearn.metrics import roc_auc_score # 返回ROC曲线下的面积 from sklearn.metrics import auc # 返回ROC曲线下的面积 ...
】2024最全线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、随机森林、支持向量机、K-近邻算法、强化学习、贝叶斯算法...12大机器学习算法一口气刷完! 245 -- 3:15 App AUC很高但召回率很低怎么办?很实用的补救方法 | ROC | Recall | 阈值 | 准确率 | 混淆矩阵 | 网络安全 | Python 278 -- 4:35 App 分类算法的...
其实就是,按正样本score降序排列情况下,负样本pk失败的数目总数占所有样本对的比例。 AUC对正负样本比例不敏感的原因: 横轴FPR只关注负样本,与正样本无关;纵轴TPR只关注正样本,与负样本无关。所以横纵轴都不受正负样本比例影响,积分(求和)当然也不受其影响。