roc & auc

ROC与AUC详解
最新推荐文章于 2024-04-23 10:34:16 发布
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博客围绕ROC和AUC展开，虽具体内容需点击链接查看，但推测会涉及这两个概念在信息技术领域的相关知识，如在数据分析、机器学习等方面的应用及原理等。

https://blog.youkuaiyun.com/liweibin1994/article/details/79462554

分类模型评估体系：混淆矩阵、PR曲线、F1、Weighted F1、Micro F1、Macro F1、ROC&AUC、KS曲线、Lift曲线、GAIN曲线
data+scenario+science+insight
06-09 1001
目录 混淆矩阵 一类错误+二类错误 查准率(precision)和查全率（recall） PR曲线 调和参数F1 权重化F1（weighted F1） 宏F1（macro F1） 微F1（micro F1） ROC & AUC KS曲线 Lift曲线 GAIN曲线 混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 一类错.
ROC&AUC
蜗牛
04-05 336
ROC与AUC解析 1.1 解决什么问题         概念不会凭空产生，创造概念一定是为解决某个问题。 ROC曲线和AUC是为评价二值分类器而产生的； ROC曲线和AUC可以非常好地解决分类问题中类别不平衡的问题。 1.2 如何解决问题       &...
（笔记）ROC & AUC 总结
Hanlin的博客
02-24 5586
Section 1：ROC曲线 ROC曲线也称为接受者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic）或感受性曲线，ROC曲线上的每个点反映着对同一信号刺激的感受性，主要是用于X对Y的预测准确率情况。 ROC 曲线图是反映敏感性与特异性之间关系的曲线。 X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) Y轴：真正类率(true postive rate，TPR)灵敏度
评价标准—ROC & AUC
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Csuriwolf的博客
01-23 1万+
1、ROC曲线定义与分析   ROC曲线：受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve），又称感受性曲线（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。   纵轴：真阳性率（True positive rate、敏感性）-收益
机器学习--ROC & AUC
qq_55552561的博客
01-03 1208
ROC和 AUC的一些基本认识
ROC曲线 & AUC
weixin_44343355的博客
04-23 440
介绍ROC曲线、AUC的概念、意义以及计算方法
ROC & AUC笔记
dishengzao9473的博客
11-28 130
易懂：http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ 分析全面但难懂：http://mlwiki.org/index.php/ROC_Analysis 重点：1. 预测概率 需要排序 　　　2. 计算AUC及画ROC曲线需要输入的是：预测概率+真实标签。不能输入预测标签。 转载于:https://www.cnbl...
混淆矩阵，P-R曲线和ROC&AUC
Rover的博客
10-22 2154
这是一篇总结文 混淆矩阵 混淆矩阵左侧是真实信息，上放是样本预测的信息。所以一个二分类的混淆矩阵为。 我们常说的Precision(精确率)，Recall(召回率)，Accuray(准确率)。就可以从上述计算得来。 P=Precision=TPTP+FP(1) \tag{1}P=Precision=\frac{TP}{TP+FP} P=Precision=TP+FPTP​(1) R=Recall=TPTP+FN(2) \tag{2}R=Recall=\frac{TP}{TP+FN} R=Recall=.
分类器的评价指标-ROC&AUC
weixin_30758821的博客
03-14 259
ROC 曲线：接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc 曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 对于分类器或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F1 score等，以及这里要讨论的ROC和AUC。下图是一个 ROC 曲线的示例： 横坐标：Sensit...
白话详解ROC&AUC | 小白深度学习入门
YeJuliaLi的博客
09-27 1684
搞机器学习的人一定频繁的听到ROC，AUC或者AUC-ROC，但这个概念又不向准确率召回率那么直观容易理解，给我带来了小小的困扰，这里就系统的学习下这两个概念。ROCRO...
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略，重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现，构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）型，采用拉格朗日乘子法处理约束条件，结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为，实现对充电功率和时间的优化分配，旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真；②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用；③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法；④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程，可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果，进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）
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内容概要：本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究，提出了一套基于Python实现的综合性计算框架，旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节，结合集成学习方法提升预测精度与稳定性，适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群：具备Python编程基础和机器学习基础知识，从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员，尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标：①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型；②实现对生产过程中的关键指标（如产品质量、设备状态）进行精准监控与预测；③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Python代码实例，逐步复现整个计算流程，并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优，重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用，以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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### ROC曲线和AUC指标的概念及使用方法 ROC曲线（接收者操作特征曲线）是一种用于评估分类模型性能的工具，尤其适用于二分类问题。它通过绘制不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate, TPR）与假阳性率（False Positive Rate, FPR）之间的关系来反映模型的性能[^1]。TPR定义为实际为正类且被模型预测为正类的比例，而FPR则是实际为负类但被模型错误预测为正类的比例。 AUC（曲线下面积，Area Under Curve）是对ROC曲线进行定量评估的一个指标。AUC值表示ROC曲线下的面积，取值范围在0到1之间。通常情况下，AUC值越接近1，说明模型的区分能力越强；当AUC值为0.5时，表示模型的预测结果与随机猜测无异[^2]。 在实际应用中，可以通过以下步骤计算ROC曲线并求解AUC值： 1. 确定模型输出的概率或得分。 2. 根据不同的阈值将样本划分为正类和负类。 3. 对每个阈值计算对应的TPR和FPR。 4. 将所有(TPR, FPR)点连接起来形成ROC曲线。 5. 计算ROC曲线下的面积得到AUC值。 以下是一个简单的Python代码示例，展示如何绘制ROC曲线并计算AUC值： ```python from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 示例数据 y_true = np.array([0, 0, 1, 1]) # 真实标签 y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) # 模型预测概率 # 计算FPR、TPR和阈值 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) # 计算AUC值 roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver Operating Characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show() ``` 合理运用ROC曲线与AUC值，并结合其他评估指标（如精确率、召回率等），可以更全面地评估机器学习模型的性能，尤其是在处理不平衡数据集和进行模型比较时[^4]。
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