【机器学习】了解 AUC - ROC 曲线

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分类专栏： AI原理和python实现 文章标签： 人工智能
于 2023-07-16 08:11:56 首次发布
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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 1721
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。
AUC-ROC曲线
ywm_up
11-11 391
在机器学习中，性能评估是必不可少的任务，因此，当涉及分类问题时，我们可以使用AUC-ROC曲线进行评价，当需要检查或可视化多类分类问题的性能时，我们使用AUC-ROC曲线，这是检查任何分类模型性能的最重要的评估指标之一。 1. 什么是AUC-ROC曲线？ AUC-ROC曲线是针对各种阈值设置下的分类问题的性能度量。ROC是概率曲线，AUC表示可分离的程度或测度，它告诉我们多少模型能够区分类别。 用TPR相对FPR绘制ROC曲线，其中TPR在y轴熵，FPR在x轴上，如图： AUC值就是ROC曲线下的面积（灰
【机器学习解惑】什么是ROC曲线，解决了什么问题
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
04-01 1357
在二分类任务中，我们通常需要对分类器的预测性能进行评估。除了常用的准确率（Accuracy），也常使用精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score等指标。但在很多场景下，由于正负样本不平衡、不同类型错误的代价差异等原因，仅凭一个或几个简单指标并不能全面反映模型的性能。ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线及其衍生指标AUC（Area Under the Curve）就是在这种背景下产生并被广泛使用的指标之一
【机器学习】ROC曲线
慢热型网友的博客
09-22 2271
接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。在二战期间，雷达系统被广泛应用于检测敌方飞机。为了优化雷达系统的性能，研究人员需要找到一种评估雷达系统的性能的方法。他们引入了信号检测理论中的TPR（真阳性率）和FPR（假阳性率）的概念。TPR表示在所有实际存在目标的情况下，系统正确检测到目标的比例。FPR则表示在所有实际不存在目标的情况下，系统错误地报告目标存在的比例。
机器学习：ROC曲线
m0_72410588的博客
05-07 2336
本篇博客从概念、原理、应用和与AUC值相关的知识点四个方面介绍了ROC曲线的基本知识，并给出了Python实现的示例。尽管ROC曲线不能完全衡量分类器的性能，但是它仍然是一个非常重要的评估指标，可以帮助我们选择更好的分类器模型，提高机器学习的效果和准确率。
ROC和AUC曲线
花开 流年
08-22 577
1、ROC曲线 根据TPR、FPR值，以FPR为横轴，TPR为纵轴画图。 2、利用ROC曲线评价模型性能——AUC(Area Under Curve) 参考链接（可）： https://blog.youkuaiyun.com/qq_30992103/article/details/99730059 参考链接（字手写的）： https://blog.youkuaiyun.com/sunflower_sara/article/details/81214897?utm_medium=distribute.pc_relevant.no
【机器学习】AUC
qq_51843109的博客
01-12 214
最近接触了机器学习的内容，在很多论文里都看到曲线下面积（AUC）这个概念，在博客上看到这篇博文很好，分享给大家。 模型评估指标AUC（area under the curve）_Webbley的博客-优快云博客_auc指标
ROC曲线和AUC
m0_56945333的博客
04-19 1414
ROC曲线（Receptive Operating Characteristic，接受者工作曲线）和AUC（area under the curve，特指ROC曲线下的面积）通常用于评价一个二分类的优劣。AUC指标可以有两种解释 传统的曲线下面积 AUC=P(P正>P负)AUC = P(P_{正} > P_{负})AUC=P(P正​>P负​)。例如0.7的AUC可以表示，在70%的情况下，模型对正样本的打分高于负样本。 ROC曲线的纵坐标是真阳率（TPR），横坐标是假阳率（FPR）
机器学习评价指标：AUCPR/AUC-ROC、混淆矩阵、五折交叉
强化学习曾小健
04-10 1346
AUC-ROC的影响：AUC-ROC衡量的是模型在所有可能的阈值下的整体性能。模型性能的评估：在类别不平衡的情况下，AUC-PR比AUC-ROC更能反映模型在实际应用中的性能。使用适合不平衡数据集的算法：某些机器学习算法，如XGBoost、LightGBM等，具有处理不平衡数据集的能力，可以考虑使用这些算法。总之，当AUC-PR较低而AUC-ROC较高时，很可能是由于数据集存在类别不平衡问题。使用适合不平衡数据集的评估指标：除了AUC-PR，还可以使用其他适合不平衡数据集的评估指标，如。
机器学习中精准率/召回率/PR曲线/AUC-ROC曲线等概念
sinat_41928169的博客
04-25 2362
机器学习中的精确率召回率和PR曲线_GwentBoy的博客-优快云博客_精确率和召回率曲线 预测类别 正 负 实际类别 正 真正例（TP） 假负例（FN） 负 假正例（FP） 真负例（TN） TP：被分类器预测为正类的正样本 TN：被分类器预测为负类的负样本 FP：被分类器预测为正类的负样本 FN：被分类器预测为负类的正样本 准确率：表示总样本中分类器正确分类的样本数量占比 公式：accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+F
分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线
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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...
机器学习——ROC曲线、PR曲线
TXQIHYJ的博客
10-20 2884
目录背景介绍ROC曲线介绍深入ROC曲线的主要用途及其优点补充PR曲线介绍深入使用场景ROC曲线和PR曲线关系具体实现ROC曲线的实现PR曲线的实现实验总结ROC曲线（receiver operating characteristic）是一种对于灵敏度进行描述的功能图像，又称为感受性曲线（sensitivity curve。ROC曲线可以通过描述真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）来实现。由于是通过比较两个操作特征（TPR和FPR）作为标准，ROC曲线也叫做相关操作特征曲线。
【机器学习】ROC曲线和RP曲线（分类算法）
c___ceeee的博客
08-12 3518
1. ROC曲线1. ROC曲线ROC曲线，全称为“接收者操作特性（Receiver Operating Characteristic）”曲线，是一种反映灵敏度和特异度关系的图形工具。在机器学习和统计学中，ROC曲线常用于评估分类模型的性能。其主要特点是展示在不同分类阈值下模型的性能表现。通过调整不同的分类阈值，可以得到不同的假阳性率和真阳性率，这些点在ROC曲线中绘制出来，从而展现出模型的整体性能。AUC值（曲线下面积）则是衡量ROC曲线性能的量化指标。当模型的预测能力更好时，AUC值更高。
ROC曲线与AUC
芋泥啵啵月亮的博客
03-01 323
ROC(Receiver Operating Characteristic) ROC为受试者工作特征曲线，是一种度量二分类性能的指标。 TPR（真正率） ☞所有正例中，分类正确的比例 FPR（假正率） ☞所有负例中，分类错误的比例 ROC曲线即为以FPR为横轴，TPR为纵轴绘制的曲线。 AUC(Area Under Curve) AUC表示绘制一条曲线的曲线下的面积。 ROC-AUC曲线表征了一个模型对正负例的区分能力，越接近1表示模型越好，值为0时表示正好判断相反你，将1判为0，将0判为1。值为0.5时表
机器学习(二)-ROC曲线
huihui__huihui的博客
10-13 382
前言 本文主要参考机器学习中的AUC-ROC曲线       正文 召回率： Sensitivity=TPTP+FNSensitivity=\frac{TP}{TP+FN}Sensitivity=TP+FNTP​ FNR: FNR=FNTP+FNFNR=\frac{FN}{TP+FN}FNR=TP+FNFN​ 特异性： Specificity=TNTN+FPSpecificity=\frac{TN}{TN+FP}Specificity=TN+FPTN​ FPR: FPR=FPTN+FPFPR=\frac{F
机器学习11（ROC曲线）
Roy_Allen的博客
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ROC-AUC 评估指标
AUC及ROC曲线详解
qq_26881143的博客
04-15 2515
AUC及ROC曲线详解机器学习中分类模型的常用指标准确率、精确率、召回率、F1-scoreROC曲线和AUC面积ROC曲线AUC面积 机器学习中分类模型的常用指标 准确率、精确率、召回率、F1-score TP(True Positive): 真实是正样本，预测结果也是正样本的数量 FN(False Negative): 真实是正样本，预测结果是负样本的数量 TN(True Negative):...
ROC和AUC
weixin_66547608的博客
04-23 3853
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）和AUC（Area Under the Curve）是用于评估二分类模型性能的重要工具。 ROC曲线以真正例率（True Positive Rate，也称为召回率或灵敏度）为纵轴，假正例率（False Positive Rate）为横轴，展示了模型在不同阈值下的分类表现。ROC曲线越靠近左上角，表示模型性能越好，因为此时真正例率较高而假正例率较低。 AUC是ROC曲线下方的面积，用于量化模型的分类性能。AUC的取
模型评估指标详解：ROC 曲线和 AUC 的计算方法
qq_43799400的博客
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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
auc曲线
03-29
<think>好的，我现在要为用户介绍AUC曲线。首先，我需要回忆AUC的基本概念，确保自己理解正确。AUC是Area Under Curve的缩写，通常指的是ROC曲线下的面积。对吧？那ROC曲线是什么呢？ROC是Receiver Operating Characteristic曲线，用于评估二分类模型的性能。接下来，我需要解释清楚AUC的意义，以及它的计算方法和应用场景。 用户可能想知道AUC为什么重要，所以得说明AUC如何衡量分类器的整体性能，尤其是区分正负样本的能力。记得要提到AUC的取值范围在0到1之间，值越大表示模型性能越好。这时候可能会联想到，AUC=0.5相当于随机猜测，而1则表示完美分类。需要确认这些信息是否正确。 然后，关于ROC曲线的绘制，横轴是假正率（FPR），纵轴是真正率（TPR）。需要分步骤说明如何通过调整分类阈值来得到不同的点，连成曲线。这部分可能需要举例说明，比如不同阈值下TPR和FPR的变化，这样用户更容易理解。 另外，用户可能想知道AUC的具体计算方式。是否应该提到积分或者梯形法？比如，AUC可以通过积分计算ROC曲线下的面积，或者用近似方法如梯形法则。这部分需要准确，但也要避免过于复杂的数学公式，保持简洁。根据系统指令，数学表达式需要用$$...$$格式，比如AUC的计算公式可能需要用积分表达式，但如果是独立公式的话要用双美元符号。 可能还需要比较AUC和其他评估指标，比如准确率、精确率、召回率的区别，强调AUC在处理不平衡数据时的优势。比如，当正负样本比例悬殊时，准确率可能不准确，而AUC更能反映模型的真实性能。 同时，要提醒用户AUC的局限性，比如对概率绝对值的评估不敏感，或者在某些情况下可能不够直观。例如，AUC高但实际业务场景中可能需要更关注某一类的预测准确率，这时候可能需要结合其他指标。 需要检查是否有遗漏的关键点，比如AUC和ROC的关系，AUC的解读方法，以及实际应用中的例子。确保结构清晰，分步骤解释，符合用户可见层的要求。同时，注意使用中文，避免术语混淆，必要时用例子辅助说明。 最后，回顾系统级指令，确保所有数学表达式格式正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。例如，在提到TPR和FPR时，可能需要用行内公式，如$TPR = \frac{TP}{TP + FN}$，而独立公式如积分表达式则需要用双美元符号。 现在把这些思路组织成连贯的段落，分点解释，确保逻辑清晰，帮助用户逐步理解AUC曲线。</think>AUC曲线（Area Under the ROC Curve）是评估二分类模型性能的重要指标，它通过量化ROC曲线下的面积来衡量模型的整体区分能力。以下分步介绍其核心概念和应用： --- ### 1. **ROC曲线的定义** ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线描述模型在不同分类阈值下的表现，横轴为**假正率（FPR）**，纵轴为**真正率（TPR）**： - $$FPR = \frac{FP}{FP + TN}, \quad TPR = \frac{TP}{TP + FN}$$ - $FP$：负样本被错误预测为正的数量 - $TP$：正样本被正确预测的数量 - $TN$和$FN$分别为正确预测的负样本和错误预测的正样本数量。 --- ### 2. **AUC的意义** AUC是ROC曲线下的面积，取值范围为$[0, 1]$： - **AUC=1**：完美分类器，正负样本完全可分。 - **AUC=0.5**：等同于随机猜测（对角线）。 - **AUC>0.5**：模型优于随机分类，值越大性能越强。 --- ### 3. **AUC的计算方法** AUC通过积分或近似方法计算： $$AUC = \int_{0}^{1} TPR(FPR) \, d(FPR)$$ 实际应用中，常通过以下步骤估算： 1. 对所有样本按预测概率从高到低排序。 2. 遍历样本，统计正样本排在负样本前的概率。 --- ### 4. **AUC的优势** - **不依赖阈值**：综合评估所有可能的分类阈值。 - **类别不平衡鲁棒性**：相比准确率，AUC对正负样本比例不敏感。 - **直观对比模型**：直接通过面积大小判断模型优劣。 --- ### 5. **AUC的局限性** - **忽略绝对概率值**：仅关注排序能力，不评估预测概率的校准程度。 - **特定场景需结合其他指标**：如需要高精确率或召回率时，需补充F1分数等。 --- ### 示例说明 假设模型A的AUC为0.85，模型B为0.75： - 模型A的排序能力更强，能更好区分正负样本。 - 但若业务要求极低假正率（如医疗诊断），需进一步观察ROC曲线局部表现。 --- ### 总结 AUC曲线通过“曲线下面积”全面反映模型的分类性能，是处理二分类问题尤其是类别不平衡时的核心评估工具。实际应用中，需结合业务需求与其他指标（如PR曲线）共同分析。
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