AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知,AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。 AUC的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本,从所有负样本随机抽取一个负样本,对应的预测probability中该正样本排在负样本前面的概率。 计算原理:所有的样本对中被正确排序的样本对(正类排在负类前面)的比例。 ...
auc其实就是ROC曲线围成的面积!! 在两个分类器的ROC曲线交叉的情况下,无法判断哪个分类器性能更好,这时可以计算ROC曲线下面积AUC,作为性能度量,面积越大则越好。 为什么使用Roc和Auc评价分类器 既然已经这么多标准,为什么还要使用ROC和AUC呢?因为ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变换的时候,ROC曲线...