AUC的全称是 area under the curve，即曲线下的面积。 通常这里的曲线指的是受试者操作曲线(Receiver ...
三分钟!教你学懂什么是ROC和AUC! #干货分享 #研究生 #医学生 #科研 #医学 - 统计之光于20241108发布在抖音,已经收获了25.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
换句话说,当给定一个随机选择的正实例和一个随机选择的负实例时,AUC 是分类器能够分辨出哪个是哪个(这个就真不好理解了。即,机器学习模型对二者的打分,满足个”保序性“的概率->在该机器学习模型下,正样本的打分,高于,负样本的打分的概率。如果对于所有的正样本,其打分都高于所有负样本,那么我们能找到一个阈值...
ROC_AUC是ROC曲线下的面积,用于衡量分类器在不同阈值下的预测性能。 二、面对不平衡数据的应用 PR_AUC对于不平衡数据集更为敏感,当正负样本数量差异较大时,PR_AUC能够更好地反映分类器的性能。 ROC_AUC在面对不平衡数据时,由于考虑了FPR,可能会相对较好地平衡正负样本的影响。 三、应用场景不同 PR_AUC适用于在...
ROC_AUC：指ROC曲线下的面积。通过在 [0, 1] 范围内选取阈值 (threshold) 来计算对应的 TPR 和 ...
ROC/AUC是机器学习中评估分类模型性能的重要工具,其核心在于比较模型在不同阈值下的表现能力。理解ROC/AUC对于建立和评估机器学习模型至关重要,因为它们直接关联到模型如何在各种情况下平衡分类的精确度和召回率。 ROC曲线详解 ROC曲线是通过画出在所有可能的分类阈值下模型的真正例率(TPR)和假正例率(FPR)来构建的。
在正式介绍ROC/AUC之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的选择也正是ROC和AUC可以无视样本不平衡的原因。这两个指标分别是:灵敏度和(1-特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)。 灵敏度(Sensitivity) =TP/(TP+FN) 特异度(Specificity) =TN/(FP+TN) ...
ROC(receiver operating characteristic curve)是曲线。也就是下图中的曲线。同时我们也看里面也上了AUC也就是是面积。一般来说,如果ROC是光滑的,那么基本可以判断没有太大的overfitting(比如图中0.2到0.4可能就有问题,但是样本太少了),这个时候调模型可以只看AUC,面积越大一般认为模型越好。
曲线叫做ROC (受试者工作曲线) 曲线下的面积叫做AUC (曲线下面积) ROC(受试者工作曲线) 原始问题: 独立的多个雷达兵,有的总是把飞鸟当作敌机误报,有的总是把敌机当作飞鸟. 合格靠谱最突出的那个兵应该是两者的误报都很少才对; 假设共两次事件,一次敌机,一次飞鸟, 三个兵: a全部敌机,b一次敌机一次飞鸟, c...