ROC曲线和AUC，代价敏感错误率和代价曲线

转载 已于 2022-10-31 15:40:03 修改 · 340 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kBU71okv7VOGAwP6tnxbew
文章标签：

#机器学习 #人工智能

于 2022-10-30 17:14:59 首次发布
博客通过一图形式详解常见分类性能度量，包括Precision、Recall、PR、mAP、F1等，还讲解了ROC、AUC、代价敏感错误率和代价曲线等内容，适合有相关学习需求的人。
athena191112
关注
机器学习中的模型评估：ROC曲线与AUC值的深度解析
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-20 2627
在机器学习项目中，评估模型的性能是确保模型有效性和可靠性的关键步骤。ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under Curve）是评估分类模型性能的重要工具，尤其是在处理不平衡数据集时。ROC曲线展示了模型在不同阈值下的真正例率（TPR）和假正例率（FPR），而AUC值则表示ROC曲线下的面积，用于衡量模型的整体性能。本文将从ROC曲线和AUC值的基本概念出发，通过一个完整的代码示例带你入门，并探讨其应用场景和注意事项。
7篇1章14节：评估和对比预测模型的ROC曲线和AUC值
最新发布
DAT｜R科学与人工智能
11-13 1140
ROC曲线的AUC值可以直观地衡量模型的分类能力，而通过调整ROC曲线中的判别阈值，可以帮助模型使用者在敏感性和特异性之间做出权衡。通过pROC包，R用户可以方便地绘制ROC曲线、计算AUC值、比较模型性能。
代价敏感错误率与代价曲线
damofengzhong的博客
04-12 1207
代价敏感错误率与代价曲线 https://www.bilibili.com/video/BV17J411C7zZ?p=21 视频 import torch import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" output_score = list(range(12)) ## 定义一个列表里面的数字是0-11 print(output_score) y = [0,0,0,0,1,0,1,1,0,1,1,1] ## 其中0表示的是5,1表示的不是5,这里
机器学习：模型评估与选择：性能度量——代价敏感错误率与代价曲线
aks23529的博客
03-12 1286
代价敏感错误率 代价曲线 转载于:https://www.cnblogs.com/ForTech/p/8548883.html
机器学习——代价敏感错误率与代价曲线
淼淼不暴躁!
10-27 3618
首先，你需要明确定义每种错误分类的代价。代价矩阵（cost matrix）是一个二维矩阵，其中的每个元素表示将真实类别i的样本错误地分类为类别j的代价。这个矩阵应该根据你的问题领域和需求来定义。
精选资源
深入理解ROC曲线和AUC值：评估分类模型性能的利器
11-06
ROC曲线和AUC值是机器学习领域用于评估分类模型性能的两个核心工具。ROC曲线，即接收者操作特征曲线，通过变动分类决策的阈值，绘制出在不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）的关系图。TPR通常也被称为召回...
模型评估指标详解：ROC 曲线和 AUC 的计算方法
热门推荐
qq_43799400的博客
01-21 1万+
机器学习模型评估指标详解：ROC 曲线和 AUC 的计算方法，AUC 的物理意义，根据物理意义计算 AUC
深入理解ROC曲线和AUC分数：评估分类模型的黄金标准
2401_85743969的博客
06-22 1433
ROC曲线是一种展示分类器在不同阈值设置下性能的图形工具。它通过绘制真正类率（TPR）和假正类率（FPR）之间的关系，帮助我们理解模型在不同情况下的表现。
ROC曲线等错误率计算
05-11
图像处理中常用的，计算等错误率，绘制ROC曲线，详情参见：http://blog.youkuaiyun.com/yanzi1225627/article/details/8915032
用于信息检索的代价敏感排序学习算法研究
04-28
在实际的信息检索的应用中，我们发现位于序列顶部的信息要比位于序列 中间或者尾部的信息更加重要，受到用户更多的关注。例如在文档检索中，用 户通常只是阅读位于序列顶部的文档。因此，在基于有序对的排序支持向量机 的算法中，与序列顶部有关的有序对对排序性能的影响比其他有序对更大。然 而，传统的排序算法如排序支持向量机并没有考虑到上述因素，它在训练的过 程中平均地利用了所有生成的有序对。在本文的研究工作中，我们把代价敏感 的学习方法融入到排序支持向量机的学习算法中，提出了代价敏感排序学习算 法，对传统的排序支持向量机做出了改进，显著的提高了排序性能。实验证明，与排序支持向量机相比，本文所提出的代价敏感排序学习算法能够降低发生在序列顶部的错误，提高了排序性能。
代价敏感错误率_开发人员应避免的六大代价高昂的职业错误
danpoxiang7784的博客
05-04 529
代价敏感错误率 我们都可以从错误中学习。 但是，如果您继续犯下会影响您职业未来的错误，可能会付出巨大的代价。 与其他任何软件行业一样，软件行业是一条学习之路，如果您避免这些重大的职业错误，就可以带领您走向成功。 1.停留时间过长VS工作跳跃 在一家公司呆了很长时间会显示出承诺和忠诚，并表明您对公司很有价值。 但是如果您因为不再受到挑战而技能停滞并且不太可能遇到新技术或新方法，则会导致问题。...
P_R曲线，ROC曲线，代价曲线 代码案例，动手测试
dalong_95的博客
05-02 3377
举例说明 P-R图的计算 ROC曲线的计算 代价曲线的计算与绘制 以上三者都要求逐个把样本作为正例进行预测，模拟的是threshold设为不同值时同一个模型的预测效果 原理内容请参考《机器学习》周志华 2.3节。也可查看以下网址 PR曲线和F1、ROC曲线和AUC 模型评估与选择（后篇）-代价曲线 只需要在下面的模块中更改model...
两类错误率、Neyman-Pearson 决策与 ROC 曲线
laofoye99的博客
09-05 1276
两类错误率、Neyman-Pearson 决策与 ROC 曲线
ROC AUC 代价曲线
没有期待的日子反而会顺顺利利
02-02 714
1.ROC(Receiver Operation Characteristic) 我们根据学习器的预测结果对样例进行排序，按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次计算出两个重要量的值，与P—R曲线的使用查准率与查全率为纵，横轴不同，ROC曲线的纵轴是“真正例率(TPR，True Positive Rate)”，横轴是“假正例率(False Positive Rate)”. ...
准确率，错误率 精准率 召回率，ROC，AUC 的区别和联系
changdejie的专栏
01-28 7577
网上对于每个定义分别讲述的很深，但是很少又把他们联系起来的。 首先，所有的定义均来自下面的图，一定要理解好。   1  精准率和召回率，通常用在搜索的评价场合。     精准率表示:应该被搜索到的而且实际也搜索出来的(TP)/所有搜索出来的(TP+FP)     召回率表示:应该被搜索到的而且实际也搜索出来的(TP)/所有应该被搜索到(TP+FN) 而 TN 表示不应该被搜索到实际...
P-R曲线、ROC曲线、AUC及代价(CC)曲线
flying_whale1的博客
09-22 2831
P-R曲线 ROC曲线与AUC 代价(CC)曲线
ROC曲线与“代价曲线”（cost-curve）的探究（1）
xiaoyi1888的博客
06-17 2439
引言   很多分类器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值则分为正类，否则为负类。   在不同的应用任务中，根据实际需要，可以选择不同的阈值。如果我们更加重视“查准率(Precision Rate)”，那么可以将阈值选得较大；如果我们更重视“召回率(Recall Rate)”，那么可以将阈值选得较小。   当样本分布给定的时候，对于特定的阈值，我们都可以用该分类器进行测试，计算出真正例率(True Positive Rate，简称TPR，TPR=TPTP+FN
掌握使用Matlab绘制ROC曲线及AUC值
ROC曲线是评估分类模型性能的重要工具，MATLAB为使用者提供了一套强大的函数和工具来绘制ROC曲线和计算AUC值。在使用这些函数时，需要确保分类器的预测结果和真实标签数据正确无误，并理解ROC曲线和AUC值的含义，...
评论
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
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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