ROC曲线的一点记录

最新推荐文章于 2025-10-14 13:32:44 发布
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#深度学习 #人工智能

本文介绍了ROC曲线的概念及其在二分类问题中的应用。详细解释了ROC曲线的组成元素，包括横坐标假阳性率和纵坐标真阳性率，并讨论了曲线下面积(AUC)的重要性。此外，还对比了精确率、召回率和正确率等评估指标。
  • ROC的横坐标是假阳性，纵坐标是真阳性。曲线下方面积为AUC，越大越好。取不同的阈值来进行绘制，每个点都可以认为是一个分类器。
  • 精确率是：真阳/预测为真，召回率是：真阳/所有阳。正确率是：预测对的样本/所有样本。
python正确的的画出ROC曲线
lwf1881的博客
02-12 6822
ROC曲线简介 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）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。为了了解ROC曲线的意义，我们首先得了解一些变量。以下定义引自维基百科 最近在做一些分类的任务,评价中的ROC曲线在很多地方都会用得到,特别在论文中。在此记录一下在做ROC曲线的过程中遇到的一些坑。
用R语言画ROC曲线及精确召回曲线(Precision-Recall Curve)
NickyCat的博客
05-24 5765
R语言绘制ROC曲线和PR曲线
解决ROC曲线画出来只有一个点的问题
09-17
今天小编就为大家分享一篇解决ROC曲线画出来只有一个点的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
sklearn.metrics中ROC曲线只画出一个点的解决
飞翔的-企鹅的博客
03-23 2502
ROC曲线只有一个折线拐角，可能是你的函数第二个参数传入的值不正确。
roc曲线
AI_future的博客
10-14 1005
登录注册写文章首页下载APP机器学习基础（1）- ROC曲线理解蘑菇轰炸机关注赞赏支持机器学习基础（1）- ROC曲线理解22018.09.09 16:14:12字数 2776阅读 8325本文用于理解ROC曲线的定义，绘制过程及其应用实现。 基本目录如下： 什么是ROC曲线？ 1.1 ROC曲线的历史 1.2 ROC曲线的定义 1.3 ROC曲线的应用场景 如何绘制ROC曲线？ 2.1 ROC...
23、模型性能可视化：利润曲线、ROC曲线及其他
最新发布
nn3456的博客
10-14 37
本文深入探讨了多种模型性能可视化方法，包括利润曲线、ROC曲线、AUC、累积响应曲线和提升曲线。详细介绍了各类曲线的构建方式、适用场景及优缺点，并结合实际应用如营销活动、欺诈检测和客户流失管理，提供了选择和使用这些可视化工具的系统性指导。文章强调根据分类器使用条件的确定性、业务沟通需求以及数据一致性来合理选择可视化方法，帮助数据科学家和业务决策者更有效地评估模型性能并制定优化策略。
ROC曲线和传感器性能评估
03-13
具体来说，在给定信噪比条件下，随着门限的变化，ROC曲线上每一点对应着一组特定TPR和FPR数值组合；理想情况下，希望得到尽可能靠近左上角即(0,1)位置的一条曲线，这表明当不存在误报的同时能成功识别所有目标事件。...
第八十九篇 模型评估AUC,KS,ROC曲线
爱跳水的温文尔雅的laughing
12-03 1041
心得：平时用到模型评估挺多的，来总结一下各个评估标准的具体计算方法和原理 一、混淆矩阵 混淆矩阵是用来总结一个分类器结果的矩阵。对于k元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果。 比如我们最常见的二分类： 比如我们一个模型对15个样本进行预测，然后结果如下。 预测值：1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 真实值：0 1 1 0 1 1 0
整理最近学习的算法：SVM支持向量机（简单）、kappa值、ROC曲线和AUC值
qq_32358329的博客
05-09 3469
最近学习到的算法 1.kappa系数检验一致性 下面给出公式: 其中，p0是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数，也就是总体分类精度 。 假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,…,aC，而预测出来的每一类的样本个数分别为b1,b2,…,bC 总样本个数为n，则有： kappa计算结果为-1-1，但通常kappa是落在 0-1 间，可分为五组来表示不同级别的一致性：0.0-0.20极低的一致性(slight)、0.21-0.40一般的一致性(fair)、0.41-0.60 中等的一致性(moder
关于ROC曲线画出来只有一个点
数据分析
04-22 1万+
之前在做kaggle比赛时，有个比赛使用AUC来评比的，当时试着画了ROC曲线，结果出来的下图这样的图形。跟平时的ROC曲线差好远，就只有一个点。而别人家的都是很多转折的，为啥我的不一样。我的图如下：正常的图（sklearn上面截取的）：思考过后，发现原来：ROC曲线，一般适用于你的分类器输出一个“概率值”，即这个样本属于某个类的概率是多少。 如此的话，你就需要设定一个阈值， 大于这个阈值属于正类...
python调用库roc_curve()_解决ROC曲线画出来只有一个点的问题
weixin_39609541的博客
12-09 1082
之前在做kaggle比赛时，有个比赛使用AUC来评比的，当时试着画了ROC曲线，结果出来的下图这样的图形。跟平时的ROC曲线差好远，就只有一个点。而别人家的都是很多转折的，为啥我的不一样。我的图如下：正常的图(sklearn上面截取的)：思考过后，发现原来：ROC曲线，一般适用于你的分类器输出一个“概率值”，即这个样本属于某个类的概率是多少。 如此的话，你就需要设定一个阈值， 大于这个阈值属于正类...
ROC曲线详解
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04-26 15万+
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ROC曲线和AUC面积理解
Microstrong
04-15 8万+
关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号中，公众号文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA==&mid=2247484146&idx=1&sn=963765a3ede231292...
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11-18 1943
ROC和AUC介绍以及如何计算AUC June 22, 2013 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 需要提前说明的是，我们这里只讨论二
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05-15 2万+
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04-02 4821
一 、roc曲线 roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity) 纵轴：真正类率(true postive rate TPR)灵敏度，Sensitivity(正...
ROC曲线学习总结
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08-19 10万+
文章目录ROC曲线学习总结1. ROC曲线(Receiver Operating Characteristic)的概念和绘制2. 利用ROC曲线评价模型性能——AUC(Area Under Curve)3. 利用ROC曲线选择最佳模型3.1 不同模型之间选择最优模型3.2 同一模型中选择最优点对应的最优模型3.3 当测试集中的正负样本的分布变换的时候，ROC曲线能够保持不变ROC曲线在对分类问...
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