曲线下的面积叫做 AUC。 上图表示,在给定阈值下,不同的模型对于正负样本的分类情况,分类效果越好,那么 TPR 越高, FPR 越低,因此该 点 越靠近 (0,1) 坐标。 为什么样本不平衡问题不影响 ROC 曲线? 上文已经解释了 样本不平衡问题 不影响 TPR 和 FPR,那么也就不会影响 ROC 曲线。 碰撞曲线: 在假设测试中,自闭症患者(
(1)曲线与FP_rate轴围成的面积(记作AUC)越大,说明性能越好,即图上L2曲线对应的性能优于曲线L1对应的性能。即:曲线越靠近A点(左上方)性能越好,曲线越靠近B点(右下方)曲线性能越差。 (2)A点是最完美的performance点,B处是性能最差点。 (3)位于C-D线上的点说明算法性能和random猜测是一样的–如C、D、E...
AUC的意义:分别随机从正负样本集中抽取一个正样本,一个负样本,正样本的预测值大于负样本的概率。Wilcoxon-Mann-Witney Test。参考: (0,0):TP=0,FP=0,可以发现该分类器预测所有的样本都为负样本(Negative) (1,1):TN=0,FN=0,可以发现该分类器预测所有的样本都为正样本(Positive) (0,1):FP=0,FN=0,它...
), 召回率(Recall), 准确率(Accuracy), 平均正确率(AP), mean Average Precision(mAP), 交除并(IoU), 检测速率(Fps), AUC(Area under the curve) AP与mAP mAP即mean AP, 首先会算AP。AP就是Precision-recall 曲线下面的面积,通常来说一个越好的分类器,AP值越高。 mAP是多个类别智能...
图中对应的绿色直线为随机判断情况下的 ROC 曲线,而 ROC 曲线下的面积被称为 Area Under Curve,在对比不同的模型时,AUC 值越大的模型越好。 image.png 混淆矩阵 上文提到的混淆矩阵只是最简单的情况,当我们进行多分类建模时,其横纵坐标可以变成多个不同的分类。
AUC是尺度不变的。它衡量的是预测的排名,而不是预测的绝对值。 AUC是分类阈值不变的。它衡量模型预测的质量,而不考虑选择什么分类阈值。 ROC 的 AUC 的局限 然而,这两个原因都有需要注意的地方,这可能会限制AUC在某些用例中的作用: 尺度不变性并不总是我们想要的。例如,有时我们确实需要良好 校准(calibrated)...