关于AUC的另一个解释

本文探讨了AUC值与预测精度的关系,特别是在预测成交与否的应用场景中。指出AUC值较高时,模型倾向于召回更多正样本,可能导致精确率下降;而AUC较低时,模型召回较少正样本,反而可能提高精确率。

问题描述:同样的数据,不同的特征,预测是否成交时,当auc越高,精确率在0.6时预测数量越少;auc越低,精确率在0.6时预测数量却增多

本质:AUC的另一解释:一个正例,一个负例,预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性

解释:auc低,预测为正的概率低,对应模型的召回低,整体预测为1的样本量就少,导致精确率高;auc高,偏向于将样本预测为正样本,会导致召回率越高,但精确率低。

 

参考温州:https://blog.youkuaiyun.com/u013385925/article/details/80385873

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