roc & auc

最新推荐文章于 2024-04-23 10:34:16 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-23 10:34:16 发布 · 182 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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 1002
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
热门推荐
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...
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
12-04
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
12-04
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
（48页PPT）某省市规划蓝图解决方案.pptx
12-04
（48页PPT）某省市规划蓝图解决方案.pptx
Mushanv_btbtcom_11484_1764826753056.zip
12-04
Mushanv_btbtcom_11484_1764826753056.zip
（53页PPT）DG咨询方法论.pptx
12-04
（53页PPT）DG咨询方法论.pptx
roc和auc
06-12
### 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]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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