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。
在统计和机器学习中，常常用AUC来评估二分类模型的性能。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 operating characteristic, ROC)。 相比于准确率、召回率、F1值等依赖于判决阈值的评估指标，AUC则没有这个问题。ROC曲线早在第二次世界大战期间就被使用在...
是ROC 曲线下的面积,它是一个数值,当仅仅看 ROC 曲线分辨不出哪个分类器的效果更好时,用这个数值来判断。 The AUC value is equivalent to the probability that a randomly chosen positive example is ranked higher than a randomly chosen negative example. 从上面定义可知,意思是随机挑选一个正样本和一个负...
AUC = 1,是完美分类器,采用这个预测模型时,存在至少一个阈值能得出完美预测。绝大多数预测的场合,不存在完美分类器。 0.5 < AUC < 1,优于随机猜测。这个分类器(模型)妥善设置阈值的话,能有预测价值。 AUC = 0.5,跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。 AUC < 0.5,比随机猜测还差;但只要总是反...
▌ROC/AUC的概念 1. 灵敏度,特异度,真正率,假正率 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) ...
AUC就是ROC曲线下的面积,因此我们首先了解一下ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线 下边这张图中的中的折线就是ROC曲线,由图上的多个点连接而成,其中横坐标是负样本中被预测为正样本的概率,纵坐标是正样本中被预测为正样本的概率,因此图上的点横坐标越小越好,纵坐标越大越好,换句话说 每个点越靠近左上角...
PR_AUC和ROC_AUC的区别有:1、概念解释;2、面对不平衡数据的应用;3、应用场景不同;4、敏感性和稳健性。Precision-Recall曲线是以Precision为纵轴,Recall为横轴绘制的曲线。ROC曲线是以False Positive Rate(FPR)为横轴,True Positive Rate(...
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(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。