关于AUC

最新推荐文章于 2025-06-13 11:31:45 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hqr20627/article/details/79420221
AUC是评估二分类模型的重要指标，代表正例排在负例前面的概率。ROC曲线由FPR和TPR构成，AUC即ROC曲线下方的面积。ROC曲线源于二战时期的信号检测理论，用于衡量模型在不同阈值下的表现。AUC相比精确度、准确率和召回率，更能全面反映模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 预测值为正例，记为P（Positive）
  • 预测值为反例，记为N（Negative）
  • 预测值与真实值相同，记为T（True）
  • 预测值与真实值相反，记为F（False）
样本中的真实正例类别总数即TP+FN。 TPR 即True Positive Rate，TPR = TP/(TP+FN)。 

同理，样本中的真实反例类别总数为FP+TN。FPR即False Positive Rate，FPR=FP/(TN+FP)。

AUC（Area under the Curve of ROC）是ROC曲线下

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模型评估指标AUC（area under the curve）
03-07 14万+
AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义，AUC(area under the curve)是ROC曲线下的面积。所以，在理解AUC之前，要先了解ROC是什么。而ROC的计算又需要借助混淆矩阵，因此，我们先从混淆矩阵开始谈起。 混淆矩阵 假设，我们有一个任务：给定一些患者的样本，构建一个模型来预测肿瘤是不是恶性的。在这里，肿瘤要么良性，要么恶性，所以这是一个典型的二分类...
AUC
mudan97的博客
04-14 583
最近我们在尝试深度学习模型，离线的auc已经高于基线，上线后ctr表现也优于基线，但是基于线上实际反馈的打点日志，深度学习的模型的auc要明显低于基线。但以前的模型迭代auc是可以和线上ctr对应的。 这个问题比较奇怪，一般情况下，因为线上样本存在bias（补充：模型训练一般是经过采样的，但是真实的线上环境样本并不会进行采样，所以就会导致样本存在bias），将新模型同时去测试基线流量和实验流量时，实验流量的auc会略高于基线流量。 可以这样理解，新的模型的增量是带来了一些新的好样本，但是如果直接去评估基
诊断试验评价指标计算，ROC曲线与AUC值差异比较，ROC曲线案例分析
最新发布
m0_37228052的博客
06-13 1127
本文系统介绍了诊断试验的评价指标与分析方法。主要内容包括：（1）常用评价指标的计算方法，如敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及约登指数；（2）ROC曲线的原理与应用，包括曲线解读、AUC值判断标准及最佳界值确定方法；（3）通过案例演示了SPSSAU软件进行ROC分析的操作流程；（4）介绍了AUC差异比较的两种检验方法（Hanley&McNeil法和Delong检验）；（5）阐述了联合诊断的实现方法。文章为临床研究者提供了全面的诊断试验评价方法指导。
AUC计算方法总结
热门推荐
pzy20062141的专栏
09-24 12万+
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
【评价指标-AUC】
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
10-12 3815
转载 https://blog.youkuaiyun.com/u013019431/article/details/93138953 还可参考https://www.zhihu.com/question/39840928 【AUC】 AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价。
AUC详解
github_36268254的博客
11-22 3033
阅读目录 TPR、FPR&TNR 精确率Precision、召回率Recall和F1值 综合评价指标F-measure ROC曲线和AUC 参考内容 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False
请用markdown格式写一篇文章，用户发布到csdn，主要内容是讲解模型AUC相关知识，主要内容为： 1、什么是AUC，原理是什么 2、AUC如何计算，请详细讲解 3、哪些因素会影响AUC的值，如何优化AUC 4、AUC有什么作用 5、请列举5个关于AUC常见的面试题
06-11
首先，用户要求撰写一篇关于模型AUC知识的文章，内容包括AUC的定义、计算方法、影响因素、优化方法、作用以及常见的面试题。文章要发布在优快云上，使用Markdown格式。关键内容包括：-AUC的定义-原理-计算方法-影响...
关于AUC<0.5时把结果取反的文献
05-24
关于把AUC小于0.5的结果取反的做法，确实存在争议。一些研究者认为这种做法有其合理性，因为对于二分类问题来说，如果模型预测结果和实际结果相反，那么这个结果的价值就是负数。因此，如果AUC小于0.5，说明模型预测...
auc.zip_AUC_auc java_roc curve
09-23
AUC（Area Under the Curve）是评估分类模型性能的一个重要指标，特别是在二分类问题中。它基于ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），该曲线描述了真阳性率（True Positive Rate, TPR）与假阳性率...
AUC 比较 p 值：比较来自相同案例的两个 AUC-matlab开发
05-30
比较来自相同案例的两个 AUC 相反，作者建议使用： - NetReclassificationImprovement.m - IntegratedDiscriminationImprovement.m 用法： [pvalue Wold Wnew] = pauc(predOld,predNew,outcome) (c) Louis Mayaud, 2011 (louis.mayaud@gmail.com) 请参考： 马奥、路易斯等人。 “低血压发作期间的动态数据改善脓毒症和低血压患者的死亡率预测*。” 重症监护医学41.4（2013）：954-962。
DL-AUC
晴天下的大头娃娃
06-18 196
混淆矩阵 如果以0.5为阈值的话，混淆矩阵如右上所示 随着阈值不同可以取的很多个混淆矩阵 有没有一种方法能把所有的混淆矩阵表示在同一个二维矩阵中呢？ ROC曲线 横纵坐标求值表示见上图 阈值不断右移不断得到新的点，直到阈值取到最大的值 此时得到所有混淆矩阵的点，把这些点连起来就是ROC曲线 曲线越靠近左上角，效果越好，B优于A 怎样用用数值表示效果好？ 用AUC表示，就是曲线和横轴的面积 对于N分类，宏观意义上求AUC就是对每个进行上面的计算，微观意义上只找到真是的概率
机器学习之AUC
降措的博客
06-11 4010
深入理解AUC AUC是什么 auc是roc曲线的面积，常用来评价二分类系统的好坏。 AUC如何计算 对于二分类问题，预测模型会对每一个预测样本一个得分p，然后选取一个阈值t，当p&gt;tp&gt;tp>t时，样本预测为正，当p&lt;=tp&lt;=tp<=t时样本预测为负。根据样本自身的标签值和模型预测的标签值，我们可以把样本划分为四个部分。分别是...
AUC到底是什么？
JustForFun的博客
06-21 4万+
前言 上一篇单值AUC计算优化里，提到了AUC，AUC的全名是Area Under Curve，就是ROC曲线下的面积，上一篇文中提到了AUC是评估模型整体排序能力的，但是具体是什么没有进行展开介绍，考虑到可能很多人对这么个玩意都不是那么理解，因为网上大部分都是从ROC怎么画，AUC怎么算，AUC代表什么，但是为什么代表这些含义却都没有提到，所以这次就专门写了一篇来介绍什么是AUC。 ROC 首先...
机器学习篇-指标:AUC
fanfangyu的博客
02-11 2万+
AUC是什么东西？ AUC是一个模型评价指标，只能够用于二分类模型的评价，对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标： 比如：logloss，accuracy，precision 在上述的评价指标当中，数据挖掘类比赛中，AUC和logloss是比较常见的模型评价指标 那么问题来了||ヽ(￣▽￣)ノミ|Ю为啥是AUC和logloss? 因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率，如果要计算accuracy的话，需要先将概率转换成类别，这就需要手动设置一个阈值，如果对一个样本的预测概率高于这个预测，就把这
ROC曲线和AUC，推荐系统中常用AUC作为排序模型的评估指标
m0_48086806的博客
06-13 1688
ROC曲线和AUC，推荐系统中常用AUC作为排序模型的评估指标
分类模型-评估指标（2）：ROC曲线、 AUC值（ROC曲线下的面积）【只能用于二分类模型的评价】【不受类别数量不平衡的影响；不受阈值取值的影响】【AUC的计算方式：统计所有正负样本对中的正序对】
u013250861的博客
03-03 6457
等。但这些指标或多或少只能反映模型在某一方面的性能。相比而言，。ROC曲线、 AUC值：解决样本不均衡时评价指标的问题。
roc_auc_score()、auc()和roc_curve()
weixin_45010798的博客
10-01 3994
AUC并不总是ROC曲线下的面积。曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域,因此它比AUROC更通用.对于不平衡类,最好找到精确回忆曲线的AUC。roc_curve()：计算fpr, tpr, thresholds。roc_auc_score()：计算AUC的值，即输出的AUC。auc()：计算ROC曲线下的面积.即图中的area。
深入理解AUC
jankim1988的专栏
04-02 2790
深入理解AUC https://tracholar.github.io/machine-learning/2018/01/26/auc.html 在机器学习的评估指标中，AUC是一个最常见也是最常用的指标之一。 AUC本身的定义是基于几何的，但是其意义十分重要，应用十分广泛。 本文作者深入理解AUC，并总结于下。 AUC是什么 AUC的概率解释 概率解释的证明 AUC的排序特性 ...
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