关于AUC（占坑）

占坑技巧解析
最新推荐文章于 2025-08-04 23:33:16 发布
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评估-过拟合、查全率、查准率与F1、ROC与AUC
Sodas的博客
02-03 1130
评估部分知识点
干货_AI应用架构师的模型评估手册：从指标选择到结果解读，全流程无死角！
AI天才研究院
07-30 806
这篇手册，我将带你从头到尾，梳理模型评估的全流程，从评估目标的明确、指标的选择，到不同阶段的评估策略，再到结果的深度解读和最佳实践，力求做到“全流程无死角”，希望能成为你案头的实用参考。模型评估（Model Evaluation）是指通过一系列系统化的方法和指标，对训练好的AI模型的性能、泛化能力、稳健性、公平性、效率等多个维度进行全面检验和量化分析的过程。这一部分是本手册的“肉”，我们将详细展开模型评估的全流程，从评估前的准备，到指标选择，再到不同阶段的评估实施和结果解读。这些概念是理解后续内容的基石。
【Python绘图】如何绘制交叉验证的AUC和AUPR曲线
sxl的博客
04-04 1万+
目录1 交叉验证2 Python\rm{}PythonPython绘制交叉验证AUROC\rm{}AUROCAUROC3 Python\rm{}PythonPython绘制交叉验证AURR\rm{}AURRAURR4 参考文献 1 交叉验证    2 Python\rm{}PythonPython绘制交叉验证AUROC\rm{}AUROCAUROC import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm, dat
机器学习技术：如何使用交叉验证和ROC曲线提高疾病预测的准确性和效率？
笑不语的博客
06-28 2590
模型性能判定
分类评价指标、目标检测评价指标(AUC,IOU,mAP等)
Black eyes的博客
03-31 9675
文章目录定位准确率IOU识别精度precisionrecallAPmAPP-R曲线速度 定位准确率 IOU 定位准确率可以通过检测窗口与我们自己标记的物体窗口的重叠度，即交并比，即Intersection-Over-Union(IOU)进行度量。设标记窗口为 A ，检测窗口为 B ，则 IOU 的计算公式如下： IOU=A⋂BA⋃B IOU=\frac{A\bigcap B}{A\bigcup B...
模型评估方法：交叉验证。分类器性能评估：准确率accuracy、精确率precision(即查准率)、召回率recall(即查全率)、F1值、ROC曲线(受试者工作特征曲线感受性曲线)
あずにゃん梓喵的博客
08-13 5322
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） ...
【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵，ROC曲线和AUC面积
L先生AI课堂
03-27 2617
一、前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的，本文就相关指标做一个总结。 二、具体 1、混淆矩阵 混淆矩阵如图： 第一个参数true，false是指预测的正确性。 第二个参数true,postitives是指预测的结果。 相关公式： 检测正列的效果： 检测负列的效果： 公式解释： fp_rate： tp_rate: ...
ROC-AUC 与 PR-AUC 的区别与联系
KaikebaAI的博客
08-05 1426
相关术语解释： 正例 负例 预测正 真正例 (true positive, TP) 假正例 (false positive, FP) 预测负 假负例 (false negative, FN) 真负例 (true negative, TN) 真正例率 (true positive ratio) ：TPR=TPTP+FNTPR=\frac{TP}{TP+FN}TPR=TP+FNTP​，表示的是所有正例中被预测为正例的比例 假正例率 (false positive ratio)：FPR
深度解析：企业AI效能度量框架的核心指标与落地路径，收藏级干货
最新发布
AI天才研究院
08-04 1634
资源成本：GPU利用率从31%提升到75%，云费用减少了50万元/年；工程效率：模型迭代周期从2周缩短到3天，部署成功率从70%提升到95%；模型性能：CTR从8%提升到12%，CVR从3%提升到4.5%；业务价值：增量收入达200万元/月，ROI达180%；伦理风险：推荐结果的差异影响比从0.7提升到0.9，用户投诉率下降了30%。现在，当CEO再问「AI项目值多少钱？
AI应用架构师的“避坑地图”：企业数字化创新方案的15个常见陷阱
AI架构全栈开发实战笔记
08-01 819
想象你是一位“AI城市”的总规划师：企业希望在“数字化土地”上建一座“AI大厦”，你需要设计地基（基础设施）、承重墙（核心架构）、水管电路（数据流转）、逃生通道（风险预案）……但如果设计时忽略了“地基承重”（数据质量）或“电路兼容”（系统集成），大厦可能刚封顶就倒塌。本文的目的，就是帮你识别这座“AI大厦”从设计到竣工全流程中的15个“施工陷阱”，范围覆盖企业数字化创新中AI应用的需求分析、架构设计、数据准备、技术选型、部署运维等全生命周期，每个陷阱都附带“踩坑案例”“避坑工具”和“绕行路线”。
cvAUC:R中交叉验证的AUC估计的计算有效置信区间
05-26
联合会 cvAUC R软件包提供了一种计算有效的方法，可以估计ROC曲线（AUC）估计值下交叉验证的面积的置信区间（或方差）。 在二元分类问题中， 通常用于评估预测模型的性能。 通常，它与相结合，以评估结果如何推广到一个独立的数据集。 为了评估交叉验证的AUC估计的质量，我们获得其方差的估计。 对于海量数据集，生成单个性能估计的过程在计算上可能会很昂贵。 另外，当使用复杂的预测方法时，即使在相对较小的数据集上对验证模型进行交叉验证的过程仍然需要大量的计算时间。 因此，在许多实际情况下，是方差估计的一种计算上难以处理的方法。 作为引导程序的替代方法，可以使用基于计算效率的的方法来获得交叉验证的AUC的方差估计。 该软件包的主要功能是ci.cvAUC和ci.pooled.cvAUC ，它们报告交叉验证的AUC并分别基于和影响曲线来计算交叉验证的AUC估计的置信区间。 使用基于影响曲线的置
Python数据分析与挖掘——交叉验证法
Fo*(Bi)的博客
02-28 1万+
交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR （主成分回归）、PLS （偏最小二乘）回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。 ...
机器学习之选择小样本交叉验证训练模型并使用精确率、召回率、F1分数和AUC值、画出ROC曲线评估
繁华三千东流水不舍昼夜的博客
08-09 4734
本片博文主要介绍随机采集小样本，使用交叉验证评价模型类别，使用表格查找器选择模型最优参数以及模型评估的各项指标等
【机器学习】详解交叉验证&具体代码实现
weixin_57084877的博客
10-25 5592
简单的机器学习交叉验证
基于python使用两种方式计算预测模型交叉验证AUC值
weixin_61066800的博客
01-07 982
【代码】基于python使用两种方式计算预测模型交叉验证AUC值。
【机器学习】几个常用分类模型实战（数据预处理+K折交叉验证+AUC模型评估+网格搜索）
热门推荐
探索世界，改变世界
08-24 1万+
目录 简介 载入相关库 数据预处理 载入特征数据 载入标签数据 划分训练集和测试集 归一化特征数据 开始模型构建 感知器 感知器的K折交叉验证（K=5） 逻辑回归 逻辑回归的K折交叉验证（K=5） AUC模型评估 支持向量机（SVM） K折交叉验证（K=3） Kernel SVM（使用核方法的支持向量机） K折交叉验证（K=3） 参数网格搜索 使用三维点图绘制...
模型评估和选择
u014697805的博客
12-12 701
评估方法。 1），留出法。 将数据集D划分为两个互斥的子集，一个作为测试集，一个作为验证集。为保证准确性，可以随机，可以分层采样。 一般是2/3-4/5用作训练，其余用作测试。 2）， 交叉验证法。 平均划分为K个大小相似得互斥子集，尽量数据分布与原数据集保持一致（可以用分层），每次用一个作为验证集，其他作为训练集，训练K次。最后结果取均值。 留一法： 有m个样本点，m=k. 优点：
02 机器学习中的评估指标
Song_Lynn的博客
04-20 567
机器学习中的评估指标 1. 机器学习的目标 根本目标： 在给定的训练数据上，试图训练出能够归纳数据的规律的模型，并且能在未知样本上也有好的效果。 泛化能力强的模型最好 能很好地适用于未知样本，如错误率低，精度高 2. 评估方法 使用测试集数据进行可靠的评估 测试集：测试集（用于评估）应该与训练集（用于模型学习）“互斥” 常见方法： 留出法 hold-out 保持数...
python可视化多个机器学习模型在训练集(train set)上交叉验证（cross validation）的AUC值、可视化模型效能
data+scenario+science+insight
07-23 1156
python可视化多个机器学习模型在训练集(train set)上交叉验证（cross validation）的AUC值、可视化模型效能 # 所有的模型中填写的参数都是通过randomsearchcv获得的最佳参数； # 模型包含：逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、xgboost、lightgbm; # 交叉验证函数的评估指标为roc_auc； #mean和std两个列表分别存放均值和方差； from sklearn.model_selection import cross_v
AUC
07-31
AUC（Area Under the Curve）是机器学习中用于评估分类模型性能的重要指标，尤其在二分类问题中应用广泛。它通过计算ROC曲线下的面积来衡量模型的分类能力，能够反映模型在不同阈值下的整体表现[^1]。 ### AUC的含义 AUC的取值范围通常在0到1之间，AUC值越高，表示模型的分类性能越好。具体来说： - AUC = 1：表示模型完美地将正类和负类分开； - AUC = 0.5：表示模型没有区分能力，相当于随机猜测； - AUC < 0.5：表示模型的性能比随机猜测还差，可能需要对预测结果取反来使用[^2]。 AUC的一个关键特性是其对类别不平衡的鲁棒性，即即使正类和负类样本数量不均衡，AUC仍然可以提供可靠的评估结果。 ### AUC在机器学习中的应用 AUC广泛应用于需要评估分类模型性能的各种场景，尤其是在医学诊断、金融风险评估、广告点击率预测等领域。由于AUC综合了模型在所有可能的分类阈值下的表现，它特别适用于需要平衡假阳性率（FPR）和真阳性率（TPR）的场景。 例如，在医学诊断中，模型需要尽可能多地识别出患病个体（高TPR），同时避免将健康个体错误地诊断为患病（低FPR）。AUC可以帮助评估模型在这两个指标之间的权衡。 ### AUC的计算方法 AUC可以通过以下几种方法计算： 1. **基于ROC曲线的积分** ROC曲线是以假阳性率（FPR）为横轴，真阳性率（TPR）为纵轴的图形。AUC值即为该曲线下的面积。可以通过梯形积分法计算ROC曲线下面积[^2]。 2. **基于排序的解释** AUC还可以被解释为随机选择一个正类样本和一个负类样本时，模型将正类样本排在负类样本之前的概率。具体来说，AUC值等于所有正类样本与负类样本对中，模型给正类样本打分高于负类样本的比例。 3. **通过代码计算** 在Python中，可以使用`sklearn.metrics`库中的`roc_auc_score`函数来计算AUC值。以下是一个示例代码： ```python from sklearn.metrics import roc_auc_score # 假设 y_true 是真实标签，y_scores 是模型输出的概率或决策函数值 y_true = [1, 0, 1, 0, 1] y_scores = [0.9, 0.2, 0.8, 0.3, 0.7] auc_value = roc_auc_score(y_true, y_scores) print(f"AUC值为：{auc_value}") ``` ### AUC的应用场景 - **医学诊断模型**：用于评估模型在检测疾病时的准确性，特别是在不同阈值下平衡误诊率和漏诊率的能力。 - **金融风控**：用于信用评分模型，评估借款人违约的可能性。 - **广告推荐系统**：用于评估广告点击率预测模型，判断用户是否会点击广告。 - **图像识别**：用于评估图像分类模型在不同置信度阈值下的表现。 AUC指标因其综合性和对类别不平衡的鲁棒性，成为评估二分类模型的重要工具。在实际应用中，AUC常与其他指标（如精确率、召回率、F1分数等）结合使用，以获得更全面的模型评估。
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