AUC用于二分类为啥比accuracy更常用？

最新推荐文章于 2025-05-20 17:38:59 发布
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#AUC

本文探讨了在机器学习中如何使用AUC和ROC曲线来评估分类器的性能，特别是对于那些输出概率而非直接类别预测的模型。通过解释AUC的计算方式及其意义，文章帮助读者理解为何在某些情况下，AUC比传统的准确率更能全面反映模型的表现。

很多机器学习的模型对于分类问题的预测结果都是概率，如果计算accuracy，需要把概率转换为类别，这就需要手动设置一个阈值。高于该阈值放入A类，低于该阈值放入B类。该阈值很大程度上影响accuracy的计算。AUC可以避免将概率转换成类别。


ROC：x轴-FP，y轴-TP


AUC的含义：从所有1（0）样本中随机选择一个样本，放入分类器进行预测，预测1-->1的概率为p1，预测0-->1的概率为p0.  p1>p0的概率就是AUC


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文章目录混淆矩阵指标准确率（Acc）召回率（Recall）精确率（Precision）f1真正类率（TPR）负正类率（FPR）KS值AUCGAUC曲线图recallPrecision曲线KS曲线ROC曲线 混淆矩阵 二分类的混淆矩阵 TN：将负类预测为负类（真负类） FN：将正类预测为负类（假负类） TP：将正类预测为正类（真正类） FP：将负类预测为正类（假正类） 指标 准确率（Acc） 俗称：样本中分对的占比 即：测试样本中正确分类的样本数占总测试的样本数的比例 召回率（Recall） 俗称：
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使用优快云-markdown编辑器综述新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 综述 你好！ 这是你第...
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