推荐系统评估指标AUC详解与python实现

最新推荐文章于 2022-07-09 00:36:01 发布
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本文详细介绍了AUC的概念，它是ROC曲线下的面积，衡量了分类器对样本排序的能力。AUC越大，分类器性能越好。文章讨论了AUC与正确率的区别，并提供了AUC的Python计算示例，以及相关资源链接供进一步学习。

 

 

1.AUC的含义


AUC是ROC曲线下的面积，它是机器学习用于二分类模型的评价指标，AUC反应的是模型对样本的排序能力。它的统计意义是：随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。

ROC曲线的横坐标为false postive rate（fpr),纵坐标为true positive rate(tpr)，
false postive rate的计算法公式:

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Python编程：实现AUC计算（含完整代码）
与其临渊羡鱼,不如退而结网
04-22 2200
在机器学习领域中，AUC是一种常用的指标，用于衡量分类模型的预测能力。AUC又称为ROC曲线下面积，它的取值范围在0.5到1之间，越接近1则说明模型的性能越好。本文将会介绍如何使用Python编程计算AUC，并提供完整的源代码。以上示例中，我们假设测试集中共有5个样本，其中前三个样本为正例，后两个样本为负例。模型预测得分越接近1则表示该样本被预测为正例的概率越大。在使用该函数前，我们需要将测试集样本的真实标签值和模型的预测得分作为输入参数传入。以上就是Python编程计算AUC的方法，希望对您有所帮助！
对AUC的理解
march_on的专栏
09-23 2251
auc是常见的对二类分类器的评价指标,其大小等于ROC曲线下的面积。ROC曲线的横坐标为false postive rate（fpr),纵坐标为true positive rate(tpr)， false postive rate的计算法公式: fpr=fpfp+tn fpr=\frac{fp}{fp+tn} 其中，fp表示false positive，即负例被分成正例的个数，tn表示tru
python计算auc指标实例
09-21
下面小编就为大家带来一篇python计算auc指标实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
AUC的一些基础知识
得克特
12-23 2428
最近计算了搜索排序的auc指标，记录一下~AUC很大一个好处是其对正负样本比例不敏感 AUC：一个正例，一个负例，预测正样本为正的概率值比预测负样本为正的概率值还要大的可能性。 或者：从一堆0和1中，把1预测为1的概率比把0预测为1的概率大的概率。 百度百科：随机挑选一个正样本以及一个负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。 比较而言，第二个定义更好理解一些。 具体算法看下知乎的答案吧 如何理解机器学习和统计中的AUC？ 简单理解计算方式：将M+N个样本
python计算auc_python计算auc指标实例
weixin_39612720的博客
12-22 464
1、安装scikit-learn1.1Scikit-learn 依赖Python (>= 2.6 or >= 3.3),NumPy (>= 1.6.1),SciPy (>= 0.9).分别查看上述三个依赖的版本，python -V 结果：Python 2.7.3python -c 'import scipy; print scipy.version.version' sci...
【转】为什么搜索与推荐场景用AUC评价模型好坏？
Toby的博客
07-22 882
【本文转自：https://mp.weixin.qq.com/s/uVZOfFayOzba5mALR5lHRQ】 在互联网的排序业务中，比如搜索、推荐、广告等，AUC（Area under the Curve of ROC）是一个非常常见的评估指标。网上关于AUC的资料很多，知乎上也有不少精彩的讨论，本文尝试基于自身对AUC的理解做个综述，水平有限，欢迎指出错误。 俗话说，提出正确的问题就成功了一半，本文先提出以下几个问题，希望大家读完能够加深对下列问题的理解。 AUC有几种理解？ A.
AUC详解
yibo492387的专栏
05-10 2483
本着尊重原作者（或者转载者）的目的，先把引用链接发上来 https://blog.youkuaiyun.com/Stephen_shijun/article/details/83059863这篇文章前面讲的很好，重点提到了样本不均衡的情况，但是后面介绍AUC的时候不够详细 https://blog.youkuaiyun.com/lieyingkub99/article/details/81266664这篇则是讲解...
ROC曲线与AUC详解及Python实现
本文将围绕标题“ROC曲线及AUC详解[可运行源码]”所涵盖的知识点进行深入剖析，结合描述内容中的核心概念——敏感性、特异性、TPR、FPR、混淆矩阵以及代码实现逻辑，全面阐述其原理、计算方法、可视化过程和实际意义...
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《DeepFM代码详解及Python实现》 DeepFM（Deep Factorization Machine）是一种融合因子分解机（Factorization Machine, FM）和深度学习模型的推荐系统算法，它在处理高维稀疏数据时表现优异。本文主要关注DeepFM的...
ROC与AUC 的理解和python实现
Eli_Code
04-21 6008
1. 混淆矩阵 2. 什么是ROC曲线 3. AUC是什么 4. 为什么使用ROC曲线 5. 用python的sklearn：绘制ROC曲线+求AUC (1). 分别求ROC和AUC (2). 直接求AUC
AUC计算原理与Python代码实现详解
在标题《AUC计算与Python实现[代码]》以及描述中所提及的内容基础上，我们可以深入展开关于AUC的理论背景、统计含义、计算方法及其在实际编程中的实现方式。该知识点不仅涉及统计学原理，还融合了算法设计和工程实践...
python计算auc的方法
09-16
在本篇文章里小编给大家整理的是关于python计算auc的方法及相关内容，有兴趣的朋友们可以学习下。
对AUC的重新理解
一步一步
12-03 7409
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lieying的博客
07-28 4万+
AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积，如下图： 要理解这张图的含义，得先理解下面这个表： 表中列代表预测分类，行代表实际分类： 实际1，预测1：真正类（tp） 实际1，预测0：假负类（fn） 实际0，预测1：假正类（fp） 实际0，预测0：真负类（tn） 真实负样本总数=n=fp+tn 真实正样...
python推荐系统-利用python构建一个简单的推荐系统
weixin_37988176的博客
11-01 779
摘要： 快利用python构建一个属于你自己的推荐系统吧，手把手教学，够简单够酷炫。本文将利用python构建一个简单的推荐系统，在此之前读者需要对pandas和numpy等数据分析包有所了解。什么是推荐系统？推荐系统的目的是通过发现数据集中的模式，为用户提供与之最为相关的信息。当你访问Netflix的时候，它也会为你推荐电影。音乐软件如Spotify及Deezer也使用推荐系统进行音乐推荐。下图...
auc的物理意义
qq_33761777的博客
10-04 1389
机器学习和统计里面的auc的物理意义是啥？ 从Mann–Whitney U statistic的角度来解释，AUC就是从所有1样本中随机选取一个样本， 从所有0样本中随机选取一个样本，然后根据你的分类器对两个随机样本进行预测，把1样本预测为1的概率为p1，把0样本预测为1的概率为p0，p1>p0的概率就等于AUC。 所以AUC反应的是分类器对样本的排序能力。根据这个解释，如果我们完全随机的对样本分类，那么AUC应该接近0.5。 分类器越可能把真正的正样本排在前面，auc越大，分类性能越好。 另外值得注
AUC原理详细讲解
Ezra521的博客
06-09 1万+
一、AUC含义 首先，在试图弄懂AUC和ROC曲线之前，首先要彻底理解混淆矩阵的定义！ 混淆矩阵中有着Positive、Negative、True、False的概念，其意义如下： 称预测类别为1的为Positive（阳性），预测类别为0的为Negative（阴性）。 预测正确的为True（真），预测错误的为False（伪）。 对上述概念进行组合，就产生了如下的混淆矩阵： 然后，由此引出True Positive Rate（真阳率）、False Positive（伪阳率）两个概念： TPRate=TPT
AUC的物理意义
qq_40598006的博客
03-11 335
https://tracholar.github.io/machine-learning/2018/01/26/auc.html
AUC的计算、物理意义，
三七的博客
07-09 1394
ROC曲线与坐标轴围城的面积。ROC曲线由不同阈值下，TPR（Y轴）与FPR（X轴）两个指标绘制成的。证明思路为根据AUC定义，使用积分求ROC曲线下面积，对积分进行展开即可。
评论 2
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