关于AUC的另一个解释

最新推荐文章于 2022-07-21 12:03:27 发布
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#机器学习

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

AUC的Python实现：Scikitlearn实战
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08-09 1239
AUC的Python实现：Scikit-learn实战 1.背景介绍 在机器学习和数据挖掘领域中,评估模型性能是一个重要的环节。常用的评估指标有准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数等。然而,这些指标在处理不平衡数据集
AUCROC 原理与代码实战案例讲解
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09-17 1129
好的，我会严格按照您提供的要求和模板，以逻辑清晰、结构紧凑、简单易懂的专业技术语言，为您撰写一篇关于"AUC-ROC原理与代码实战案例讲解"的深度技术博客文章。文章字数将超过8000字，并尽最大努力提供Mermaid流程图、数学公式的Latex格式等。请稍等片刻,我会尽快完成这篇高质量的技术博客文章。 AU
分类问题：导致AUC为0.5的原因及解决方案
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神经网络：AUC为0.5 在训练模型的过程中遇到了AUC为0.5的情况，搜集了一些网络上的资料，简单的做了一个整理 1. 特征本身和标签之间没有关系 AUC为0.5，意味着模型趋于“随机预测”模型，ROC曲线近似于ROC图的对角线。 “特征本身和标签之间没有关系”看起来是一件不太可能发生的事，但实际中有可能会由调取数据过程出现的问题导致。 检查模型的特征和标签是否匹配可以检验该问题是否存在，若存在应匹配特征和标签 2. 原始数据的量纲差异过大 当原始数据的量纲相差过大，而标签中“0”的过多时，训练出的模型系
AUC计算方法总结
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1.  最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。由于我们的测试样本是有限的。我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此，计算的AUC也就是这些阶梯 下面的面积之和。这样，我们先把score排序(假设score越大，此样本属于正类的概率越大)，然后一边扫描就可以得到我们想要
精度很高？论AUC的重要性
weixin_45342593的博客
02-14 3001
AUC的重要性 今天使用Dense预测Titanic生存数据，深刻体会到了AUC的重要性。 使用2层Dense准确率从0.6直接升到最高0.96，兴冲冲去做O2O优惠券使用预测，做完发现精确度提高很大，结果一算AUC悲剧了…… AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的...
AUC越大，正确率就越高？
LegenDavid's warehouse
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问题   近日，一位朋友拿着两个模型预测效果比较的结果来咨询，当然是遇到了一个好像不太正常的现象才来咨询的。两个模型都是二分类结局的，应用常见的Logistic回归模型得到结果如下：模型A的正确率为85%，AUC为0.98；模型B的正确率为93%，AUC为0.92。那么选择哪个模型呢？ 很多朋友首先应该会质疑方法使用的正确性，不过出现这个问题的可能性很小，我们假设方法是正确
如何直观理解AUC评价指标？
对半独白
10-29 7万+
最近一直在思考如何直观理解AUC，查了维基百科的以及网上的讲解描述，感觉仍然很难把这个概念表述得通俗易懂，直到昨天周会后拿笔在纸上画了画，感觉似乎找到了一种比较有意思的理解方法，下面就请各位看官容我慢慢道来。
auc和roc曲线解释_ROC曲线和AUC —解释
weixin_26752765的博客
09-04 2300
auc和roc曲线解释ROC (receiver operating characteristics) curve and AOC (area under the curve) are performance measures that provide a comprehensive evaluation of classification models. ROC(接收机工作特性)曲线和AOC(曲...
分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线
皮皮blog
06-30 10万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/51788927 ROC曲线和AUC ROC（Receiver Operating Characteristic，接受者工作特征曲线）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。博文介绍ROC和AUC的特点，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC是现...
颜色分类leetcode-dsc-roc-curves-and-auc:dsc-roc-curves-and-auc
07-06
例如，一个人在猜测硬币是否落在正面上的准确率应该约为 50%。 这也可能导致在调整模型时出现问题。 如果您有一个包含罕见事件（例如疾病或中奖）的倾斜数据集，其中 1000 中只有 2 个阳性病例，那么即使是将所有...
数据分析（1）描述分析
vanni01的博客
09-09 721
一、基本统计分析 1、样本均值： 2、样本中位数： 3、样本分位数 4、样本众数 5、样本极差 6、样本方差：SUM((样本值-样本均值)^2 )/n-1 7、样本标准差：POWER（样本方差，2） 8、频数：样本值出现次数 9、峰度：大于0比标准正太陡，小于0比正太分布平缓 10、偏度：大于0峰值靠右侧，小于0峰值靠左侧 11、Z分位：样本值与样本均值相差多少个标准差（标准差倍数） 12、T分位：Z分位的线性变换（为了数据更好看一些） 二、探索分析 1、正态性检验：样本是否符合正太分布 2、卡方检验：交叉
二分类模型AUC评价法
FanJin的博客
11-22 2万+
对于二分类模型，其实既可以构建分类器，也可以构建回归（比如同一个二分类问题既可以用SVC又可以SVR，python的sklearn中SVC和SVR是分开的，R的e1701中都在svm中，仅当y变量是factor类型时构建SVC，否则构建SVR）。 二分类模型的评价指标很多，这里仅叙述AUC这个指标。AUC的具体原理此处不再叙述，可以参考相关资料，比如这个还行：ROC和AUC介绍以及如何计算AUC...
ROC曲线与AUC值
weixin_30872789的博客
11-21 1685
本文根据以下文章整理而成，链接： （1）http://blog.youkuaiyun.com/ice110956/article/details/20288239 （2）http://blog.youkuaiyun.com/chjjunking/article/details/5933105 1.概述 　　AUC（Area Under roc Curve）是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的...
ROC曲线与AUC指标
秋叶原 && Mike || 麦克
11-22 2255
本文为优快云博主「ice110956」的原创文章，转自: https://blog.youkuaiyun.com/ice110956/article/details/20288239 ROC曲线 ROC曲线的动机 对于0，1两类分类问题，一些分类器得到的结果往往不是0，1这样的标签，如神经网络，得到诸如0.5，0.8这样的分类结果。这时，我们人为取一个阈值，比如0.4，那么小于0.4的为0类，大于等于0.4...
ROC与AUC曲线
cuihuan1702的博客
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作者：京东白条 链接：https://www.zhihu.com/question/30643044/answer/222274170 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线其实都是评价模型好坏的指标，而且相互之间是有关系的，只是侧重点不同，题主如果理解了各指标的定义就能找出他们的区别与联系，下面就
AUC性能指标计算方法及优缺点
小郁同学
07-21 2442
AUC是重要性能指标，除了Area under curve的面积意义以外，还可以通过统计上的概率进行解释。
一文理清楚，准确率，精度，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
weixin_44467105的博客
02-14 2755
一.混淆矩阵 如上图为一个混淆矩阵， True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本； True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ； False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本； False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本； 相对应的， True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵...
多高的AUC才算高？
LegenDavid's warehouse
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问题的引出   AUC这个指标有两种解释方法，一种是传统的“曲线下面积”解释，另一种是关于排序能力的解释。例如0.7的AUC，其含义可以大概理解为：给定一个正样本和一个负样本，在70%的情况下，模型对正样本的打分高于对负样本的打分。可以看出在这个解释下，我们关心的只有正负样本之间的分数高低，而具体的分值则无关紧要。   我们在各种分享中常常会看到，某大牛的某模型
过拟合问题总结
wxgaws的博客
10-14 913
阿里DIN论文中，auc只有0.6，但是一样会出现过拟合问题。
AUC计算
最新发布
05-02
这部分可能需要解释清楚，以帮助用户理解为什么AUC是一个重要指标。 还要考虑用户可能的疑问，比如如何处理多分类问题。根据引用[2]，虽然AUC主要用于二分类，但多分类问题可以通过OvR或OvO策略扩展。不过这可能...
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