ROC 曲线是英文“receiver operating characteristic curve”的简称,对应的中文含义是“受试者工作特征曲线”。简单讲就是对不同的阈值形成混淆矩阵,从而连点成线。 2.举例说明 N 为真实的负类样本数量,P 表示真实的正类样本数量。 有10个物品,其中4个是次品,6个是正品。有一个质检员,对物品进行检测,检测出来了...
ROC的全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)曲线,首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,用来侦测战场上的敌军载具(飞机、船舰),也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。此后被引入机器学习领域,用来评判分类、检测结果的好坏。因此,ROC曲线是非常重要和常见...
AUC值 AUC能拿来干什么 总结 参考资料 概述 二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题,经常会用到。ROC(Receiver Operating Characteristic) 曲线和AUC(Area Under the Curve)(Area Under theCurve) 值常被用来评价一个二值分类器 (binary classifier) 的优劣。 对于分类器,或者说分类算法,评价指标主要有precision...
ROC曲线与AUC-带例子和动画/Receiver Operating Characteristic Curve ROC-AUC 科学 知识 校园学习 学习 大学 10分钟算法 机器学习 AUC 笔记 快速学习 数据科学 学习心得 ROC曲线 笔记鲨发消息 USC数据科学硕士,奇怪课件生产者,知识の复读机 为TA充电 关注894 ...