1. AUC (Area Under Curve) 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) 梯形法则:早期由于测试样本有限,我们...
AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积,在1*1坐标系中,AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0,预测效果越好;等于0.5时,真实性最低,无应用价值。 看了上面这个粗糙的图,大家可能会说它并没有连成一个区域啊,是样本不够的原因吗? 不,不完全是,是我们忽略了这两种极端判断标准,即以0...
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(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 positive rate(TPR) ...
ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,ROC曲线称为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),AUC(Area Under Curve)是ROC曲线下的面积。在计算ROC曲线之前,首先要了解一些基本概念。在二元分类模型的预测结果有四种,...
全称为受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve) 是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真阳性率(敏感性)为纵坐标,假阳性率(1-特异性)为横坐标绘制的曲线。 AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标 ROC曲线 AUC PR曲线 ...
我们通常说的ROC曲线的中文全称叫做接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),也被称为感受性曲线。 该曲线有两个维度,横轴为fpr(假正率),纵轴为tpr(真正率) 准确率(accuracy):(TP+TN)/ ALL =(3+4)/ 10 准确率是所有预测为正确的样本除以总样本数,用以衡量模型对正负样本的识别能力。
ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic,其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC curve。平面的横坐标是False Positive Rate(FPR),即假阳性率( 1 − S p 1-Sp 1−Sp);纵坐标是True Positive Rate(TPR),即真阳性率( S n Sn Sn)。
为了计算 ROC 曲线上的点,我们可以使用不同的分类阈值多次评估逻辑回归模型,但这样做效率非常低。幸运的是,有一种基于排序的高效算法可以为我们提供此类信息,这种算法称为曲线下面积(Area Under Curve)。 比较有意思的是,如果我们连接对角线,它的面积正好是 0.5。对角线的实际含义是:随机判断响应与不响应,正负样本...