roc & auc

ROC与AUC详解
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

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。
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。
### 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AUCroc_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]。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值