ROC曲线是以图像的方式评估二分类模型性能的工具 比如下图 ROC图像横轴为FPR,纵轴为TPR 在二分类模型种,其预测结果往往是一个概率值,当该概率值大于某个threshold时为正例,反之为负例;此时,选取一个合适的threshold很重要!ROC曲线是指当选择不同的threshold时,计算其对应的FPR和TPR,绘制成曲线;这部分的内容如果由...
ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)是用于评估分类模型性能的一种常用方法。ROC曲线的横轴为假正例率(False Positive Rate,FPR),纵轴为真正例率(True Positive Rate,TPR)。下面是关于如何获取ROC曲线中FPR和TPR的值的详细解答: FPR(假正例率): 定义:FPR是指被错误地判断为正例的负例样本占所有...
直观上,TPR 代表能将正例分对的概率,FPR 代表将负例错分为正例的概率。在 ROC 空间中,每个点的横坐标是 F PR,纵坐标是 TPR,这也就描绘了分类器在 TP(真正率)和 FP(假正率)间的 trade-off2。 图像处理中经常有误拒率和误识率两个概念,今天简介下。 误拒率,就是错误拒绝的意思,指的类内匹配。如...
当阈值=0.4: TP=1,FP=1,FN=1,TN=1;所以tpr=0.5, fpr=0.5. 当阈值=0.35: TP=2,FP=1,FN=0,TN=1;所以tpr=1, fpr=0.5. 当阈值=0.1: TP=2,FP=2,FN=0,TN=0;所以tpr=1, fpr=1. 五组(fpr,tpr)数据,把他们连起来就得到了ROC曲线 实际中,阈值的取值非常多,所以roc曲线更加光滑 2.AUC AUC...
机器学习和数据科学在解决复杂问题时，经常需要评估模型的性能。其中，ROC（Receiver Operating Characteristic...
我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间: image.png 我们可以看出:左上角的点(TPR=1,FPR=0),为完美分类,也就是这个医生医术高明,诊断全对;点A(TPR>FPR),医生A的判断大体是正确的。中线上的点B(TPR=FPR),也就是医生B全都是蒙的,蒙对一半,蒙错一半;下半平面的点C(TPR<FPR),这个医生说你有病,...
ROC(Receiver Operating Characteristic)翻译为'接受者操作特性曲线'。曲线由两个变量1-specificity 和 Sensitivity绘制. 1-specificity=FPR,即负正类率。Sensitivity即是真正类率,TPR(True positive rate),反映了正类覆盖程度。这个组合以1-specificity对sensitivity,即是以代价(costs)对收益(benefits)。
理解TPR（真正例率，即Recall）、FPR（假正例率）和Precision（精确率）之间的联系是必不可少的。在某些场景下，例如客户流失预测，由于挽回成本高昂，召回率往往优先于精确率。而对于交易风控，模型需要在低打扰率前提下高覆盖率，这表现为分段TPR（覆盖率）与打扰率（FPR）的平衡。ROC曲线着重局部效果...
roc就是使用tpr,fpr作为坐标,来反应随着fpr的变化,tpr的变化,如果没有上面的说的tpr在前期越陡峭越好,fpr在后期越陡峭越好,两个的增长同步,那这个模型就没排序性。我们希望的是随着fpr的增长,tpr的增长速度要在前期远远大于fpr,后期远远小于fpr,就是如下的图: AUC(Area Under Curve) auc就是roc下方的面积,只有...
ROC Curve 十分清晰,对于ROC来说,横坐标就是FPR,而纵坐标就是TPR,因此可以想见,当 TPR越大,而FPR越小时,说明分类结果是较好的。因此充分说明ROC用于二分类器描述的优势,但是除此之外,有一个新的问题: ROC曲线并不能完美的表征二分类器的分类性能,那么如何评价?