被定义为ROC曲线下的面积,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。 2.AUC 的计算方法 非参数法:(两种方法实际证明是一致的) (1)梯形法则:早期由于测试样本有限,我们得到的AUC曲线呈阶梯状。曲...
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,又称接受者操作特征曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测领域,用于区分信号与噪声。后来人们将其用于评价模型的预测能力,ROC曲线是基于混淆矩阵得出的。 ROC曲线中的主要两个指标就是真正率和假正率,上面也解释了这么选择的好处所在。其中横坐标为假正率(FPR),纵坐标为真正率...
AUC曲线 AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,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。为什么呢,因为ROC曲...
PR曲线的名字就是图像的横纵坐标:的纵轴为Precision,横轴为Recall。 通过改变判区分Positive和Negative的threshold,我们可以得到一系列的Precision和Recall的值,将这些点画在坐标系上,我们就得到了PR曲线。 对于同一个模型,Recall越大,Precision越小。因此,PR曲线越向右上角凸越好。 我们可以通过PR曲线来观察在recall多...
ROC曲线下的面积即为AUC,关于AUC的常用计算方式有如下两种。 (1)绘制出ROC曲线后,用微积分思想得到曲线下面积; (2)AUC的另一层含义是:一个正、负样本对,将正样本预测为正的概率比将负样本预测为正的概率大的可能性。这样好像还是比较抽象,举个例子,假设一共有a+b个样本,其中正样本为a个,负样本为b个。那...
图1:ROC曲线与AUC面积 现实任务中通常是利用有限个测试样例来绘制ROC图,此时仅能获得有限个(真正例率,假正例率)坐标对,无法产生图1中的光滑ROC曲线,只能绘制出图2所示的近似ROC曲线。绘制过程很简单:给定 个正例和 个反例,根据学习器预测结果对样例进行排序,然后把分类阈值设置为最大,即把所有样例均预测为反例...
(Receiver Operating Characteristic,接受者操作特性曲线),是指在特定条件下,以在不同判断标准下所得的「预判错误率」为横坐标,以「预判正确率」为纵坐标,得到的多个点的连线,就是ROC曲线。 ROC曲线长这个样子:正常情况下,在1*1坐标系中,它是一条在y=x线之上的一条曲线(如下图,来源:百度) ...
2. ROC(接受者操作特征曲线) ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,又称接受者操作特征曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测领域,用于区分信号与噪声。后来人们将其用于评价模型的预测能力,ROC曲线是基于混淆矩阵得出的。 ROC曲线中的主要两个指标就是真正率和假正率,上面也解释了这么选择的好处所在。其中横坐标为...
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 ...
ROC曲线图如下: 同理,我们根据下图的正负类分布画出ROC曲线,AUC = 0.7 当正负类的分布完全相同时,即模型的分类结果是随机给出的,即AUC=0.5,如下图的正负类分布和ROC曲线: AUC=0.5时,模型没有区分正类和负类的能力,这是最糟糕的情况。 当AUC=0时,模型完全预测错...