ROC/AUC

最新推荐文章于 2025-08-06 10:41:47 发布
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此博客为机器学习笔记，聚焦于让读者彻底记住ROC/AUC的概念，若看不懂可反馈，围绕信息技术领域的机器学习知识展开。
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
chase
08-24 4万+
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
【转】评估分类模型的指标：ROC/AUC
悦光阴的博客
06-02 585
原文：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC 作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄...
【机器学习笔记】：一文让你彻底记住什么是ROC/AUC（看不懂你来找我）
weixin_34347651的博客
10-15 734
作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之前背下来了，但是一...
机器学习中的PR曲线和ROC曲线
热门推荐
沉心修炼
12-06 4万+
主要是我对周志华《机器学习》第二章模型估计与选择中一些内容的总结
一文详解 ROC/AUC
xifenglie123321的博客
03-22 4383
AUC(area under the curve)是机器学习领域中一种常见且重要的模型评估标注，表示ROC(receiver operator characteristic)曲线下的面积。今天我们就和大家一起来梳理一下有关ROC/AUC的基本知识。在正式介绍ROC/AUC之前，我们还要再了解几个指标。
详解ROC/AUC计算过程
逆流而上Mr李
08-03 1164
ROC和AUC定义 ROC全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）。ROC曲线的面积就是AUC（Area Under the Curve）。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法性能（泛化能力）。 Python中sklearn直接提供了用于计算ROC的函数[1]，下面就把函数背后的计算过程详细讲一下。 计算ROC需要知道的关键概念 首先，解释几个二分类问题中常用的概念：True Positive, False Positive, True
最全ROC/AUC解释
weixin_43193954的博客
05-18 666
模型评估方法汇总 $$$$ 混淆矩阵、模型度量指标：准确率、精确率、召回率、F1 值 混淆矩阵 *True Positive(TP)：将正类预测为正类的数量. True Negative(TN)：将负类预测为负类的数量. False Positive(FP)：将负类预测为正类数 → 误报 (Type I error). False Negative(FN)：将正类预测为负类数 → 漏报 (Ty...
【一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC】
weixin_44625736的博客
08-29 392
ROC/AOC
ROC/AUC曲线学习及Python实现
Joker 007的博客
10-06 2万+
参考博客：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC 一、准确率，精准率，召回率 1.TP、TN、FP、FN概念 P（Positive）：代表1 N（Negative）：代表0 T（True）：代表预测正确 F（False）：代表错误 以上四种情况可理解为： 先看 ①预测结果（P/N），再根据②实际表现对比预测结果，给出判断结果（T/F）。 如： TP： 预测为1，预测正确，即实际1 FP： 预测为1，预测错误，即实际0 FN： 预测为0，预测错误，即实际1
一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
studyvcmfc的专栏
08-05 296
https://www.6aiq.com/article/1549986548173
详解ROC与AUC：概念、案例与计算示例
最新发布
坚持输出，记录成长。
08-06 1232
ROC曲线与AUC是评估二分类模型性能的重要指标。ROC曲线以假正例率(FPR)为横轴、真正例率(TPR)为纵轴，通过调整分类阈值生成曲线，反映模型在不同阈值下的表现。AUC（曲线下面积）量化模型整体性能，0.5表示随机猜测，1表示完美分类。结合案例演示了ROC绘制过程：将预测概率排序作为阈值，计算各阈值下的TPR和FPR，连接成曲线后计算面积得AUC值0.52，表明模型区分能力较差。AUC在医学诊断、信用评分等领域有广泛应用，0.8以上为良好。实际应用中需结合其他指标综合评估模型性能。
roc/auc曲线绘制
04-01
### 如何用Python绘制ROC_AUC曲线 要使用 Python 绘制 ROC 和 AUC 曲线，可以借助 `scikit-learn` 库中的工具以及 `matplotlib` 来完成可视化。以下是详细的说明和示例代码。 #### 使用 `scikit-learn` 计算 ROC ...
机器学习的模型性能度量：评估指标PR对比ROC/AUC
迷路的咸鱼的博客
09-11 3677
  一般，对学习器的泛化性能进行评估，需要有能衡量模型泛化性能的评价标准，即性能度量（performance measure）。性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果，并通过这个指标来进一步调参逐步优化我们的模型。 分类常用的性能度量混淆矩阵精准率和召回率ROC/AUC 混淆矩阵   对于二分类的模型，可以把预测情况与实际情况的所有结果两两组合，结果就会出现以下4种情况，就组成了分类结果的混淆矩阵（confusion matrix）：   令TP、FP
ROC/AUC/PR解读
aaon22357的博客
05-10 2642
文章目录PR曲线（准确率-召回率曲线）ROC曲线如何绘制ROC曲线PR曲线和ROC曲线的对比AUCAUC更透彻的理解AUC和PR的区别 PR曲线（准确率-召回率曲线） 首先祭出这个表~ 真实的 正 真实的 反 预测的 正 TP FP 预测的 反 FN TN 准确率 precision＝TP/(TP+FP) 召回率 recall=TP/(TP+FN) ROC曲线 全...
简单理解 TP、FN、FT 及 TN和准确率、精确率、召回率 的含义
fu_jian_ping的博客
12-22 1万+
在机器学习或是其他地方，经常会看到TP、FN、FT 和 TN这几个字符，那到底是什么意思呢？ 简单来讲其实就是预测结果的两种情况（正确和错误）和真实结果的两种情况（正的和负的）的两两组合，2*2=4，总共有四种情况。 P：positive 正的，即真实值是正的； N：negative 负的，即真实值是负的； T：true 正确的，即预测是正确的； F：false 错误的，即预测是错误的。 下面通过一个例子来看看。 预测某班级学生是否去上课了： 假设某大学某班级总共100个人，该班级学..
Mahalanobis（马哈拉诺比斯）距离
fu_jian_ping的博客
12-28 9072
马氏距离(Mahalanobis Distance)是一种距离的度量，可以看作是欧氏距离的一种修正，修正了欧式距离中各个维度尺度不一致且相关的问题。 马氏距离（Mahalanobis Distance）是由马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即.
二分K-Means算法
fu_jian_ping的博客
03-30 7034
二分K-Means算法是对K-Means算法的优化，主要优化的地方是在选取质心的时候，二分K-Means算法有效地避免了在初始选取质心时的误差，可以有效地提高算法效率。 测试数据：testSet2.txt 中间用tab分隔 3.275154 2.957587 -3.344465 2.603513 0.355083 -3.376585 1.852435 3...
LOF（Local Outlier Factor）：局部异常因子
fu_jian_ping的博客
12-27 4774
局部异常因子算法（Local Outlier Factor）通过计算“局部可达密度”来反映一个样本的异常程度，一个样本点的局部可达密度越大，这个点就越有可能是异常点。 用通俗的话来讲就是：若点P的局部范围内，数据点的密度越小，则点P越有可能是异常点。 一、k距离邻域：表示K个数据点组成的一个邻域范围 　　某一点P的k距离（k-distance）很容易解释，就是点P和距离点P第k近的点之间距离，但不包括P。假设P是学校，葛小伦、刘闯、赵信、蔷薇、琪琳、炙心6个同学都住在学校附近： 　　图1
读书笔记《Outlier Analysis》 第七章 有监督的异常检测
fu_jian_ping的博客
01-16 4438
1. 引言 监督异常检测的目标是赋予学习方法特定于应用程序的知识，以获得与应用程序相关的异常。这一知识往往包括此类相关异常的例子，尽管其他类型的监督也是可能的。由于异常的罕见性质，这种例子往往是有限的。这给创建健壮模型带来了挑战。然而，即使有少量的数据可供监督，它的纳入通常会显著提高异常检测的准确性。关于异常分析的一般建议是在可能的情况下始终使用监督。 异常检测与分类问题的区别，主要是有以下几个具有挑战性的特征，这些特征有可能是孤立的，也有可能是组合的： 1、类不平衡： 由于异常值被定义为数据中的罕
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