又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围一般在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。 从AUC判断分类器(预测模型)优劣的标准: AUC = 1,是完美分类器,采用这个预测模型时,存在至少一...
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曲线的构造过程后,编写代码实现并不是一件困难的事情。 相比自己编写代码,有时候阅读其他...
AUC<0.5不符合真实情况,在实际中极少出现。 R中绘制ROC曲线 R的ROCR包中主要是两个函数:prediction和performance。前者是将预测结果和真实标签组合在一起,生成一个 prediction对象,然后再用performance函数,按照给定的评价方法,生成一个performance对象,最后直接对 performance用plot函数就能绘制出相应的ROC曲线。 ROCR代码:...
1. 2. 3. 计算 AUC 值 # 计算 AUC 值roc_auc=auc(fpr,tpr)print("AUC:",roc_auc) 1. 2. 3. 3. 状态图 训练模型获取预测概率计算ROC曲线计算AUC 4. 类图 ModelROC_AUC+fit(X_train, y_train)+predict_proba(X_test)+calculate_roc_curve(y_test, y_pred_prob)+calculate_auc(fpr, tpr) 结...
pred_logistic1<-exp(pred_logistic)#逆logit转换为原始值 计算出来ROC曲线与AUC相同,切点互为反函数 #1.2 Cox回归模型 #拟合模型 f_cph <- cph(Surv(Time,Case) ~ BMI+SBP+TG+HDLC+LDLC+FPG, x=T, y=T, surv=T, data=Data_PD) print(f_cph) ...
二、AUC面积 三、代码示例 1、二分类问题 2、多分类问题 一、什么是ROC曲线 我们通常说的ROC曲线的中文全称叫做接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),也被称为感受性曲线。 该曲线有两个维度,横轴为fpr(假正率),纵轴为tpr(真正率) ...
roc_auc=auc(fpr,tpr) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) ###假正率为横坐标,真正率为纵坐标做曲线 plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') ...
所以AUC=∑j=1N+rj−N+(N++1)/2N+N− 因此，很容易写出计算AUC的SQL代码:select(ry-0.5*n1*(n1+1))/n0/n1asaucfrom(selectsum(if(y=0,1,0))asn0,sum(if(y=1,1,0))asn1,sum(if(y=1,r,0))asryfrom(selecty,row_number()over(orderbyscoreasc)asrfrom(selecty,scorefromsome.table)...
AUC的一般判断标准 0.5 - 0.7:效果较低,但用于预测股票已经很不错了 0.7 - 0.85:效果一般 0.85 - 0.95:效果很好 0.95 - 1:效果非常好,但一般不太可能 AUC的物理意义 曲线下面积对所有可能的分类阈值的效果进行综合衡量。曲线下面积的一种解读方式是看作模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上...