3. AUC (Area under Curve): ROC曲线下的面积,介于0.1和1之间,作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好。 4. “混淆矩阵”: 对于二分类问题,可将样本根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为 TP(true positive)、FP(false positive)、TN(true negative)、FN(false negative)四种情况,TP+FP+TN+FN...
ROC曲线(Receiver operating characteristic curve) 最早用在雷达系统中,前面单词中所谓Receiver就是雷达接收器。后来又广泛应用在医学领域,然后又在数据统计和机器学习中担任了重要角色。 雷达的操作员(Radar operator)也是花钱雇的,那不得打个绩效。ROC 就相当于雷达操作员的绩效,用来衡量雷达操作员的识别能力。 根据雷...
于是Area Under roc Curve(AUC)就出现了。 顾名思义,AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。通常,AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的AUC代表了较好的performance。 2. ROC的动机 对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的往往不是0,1这样的标签,如神经网络得到诸如0.5,0.8这样的分类结果。这时我们人为取...
理想的ROC曲线是左上角的点（0,1），代表完美分类。随机分类的ROC曲线是对角线y = x。AUC取值范围在0到1之间，值越大模型性能越好。AUC为0.5时意味着模型预测效果和随机猜测无异。AUC在0.5到0.7之间表示模型有一定区分能力。AUC在0.7到0.9之间说明模型性能较好。AUC大于0.9表明模型性能优秀。计算AUC的一...
auc和roc曲线解释 auc和roc曲线解释 AUC (Area Under the Curve)和ROC (Receiver Operating Characteristic)是用于评估二分类模型（如二分类算法）性能的常用指标和画图技术。ROC曲线是以统计学中诊断测试为基础的可视化工具，用于表示二分类问题中的模型和分类器的性能。其横轴表示伪正类率（False Positive Rate，FPR）...
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...
AUC，即ROC曲线下的面积，是评估分类模型性能的重要指标。其计算方法主要有两种。首先，我们可以采用微积分思想，通过绘制ROC曲线来计算曲线下方的面积，即为AUC值。其次，AUC还可以理解为正、负样本对中，正样本被预测为正的概率高于负样本被预测为正的概率的比例。换句话说，如果正样本被正确预测为正的概率大于负...
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...
ROC曲线/AUC曲线与混淆矩阵介绍 ROC曲线 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线即受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve),用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。 ROC曲线的横坐标为false positive rate(FPR),纵坐标为true ...
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...