关于AUC和ROC曲线的理解

最新推荐文章于 2024-01-21 14:09:27 发布
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分类专栏： 数据分析 文章标签： 机器学习
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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。
ROC曲线和AUC面积理解
Microstrong
04-15 8万+
关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号中，公众号文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA==&mid=2247484146&idx=1&sn=963765a3ede231292...
简单易懂的ROC曲线和AUC面积
梁先森的博客
06-20 3755
咱们在前面的学习中，对于模型的好坏，我们使用最多的是用精准度来衡量。这对于数据样本类别个数相对均匀来讲，是很好的衡量方法。但是对于数据样本类别极度失衡的情况，比如正样本有1000个，负样本只有10个，使用模型精准度来作为衡量标准就不合适了。接下来，咱们介绍一种新的衡量模型好坏的方法--ROC曲线。
ROC曲线与AUC面积
kunkunTalk
07-12 660
目录混淆矩阵ROC曲线 (receiver operating characteristic curves)AUC 面积 (Area under curves) 混淆矩阵 记住阳性阴性始终是预测的结果 ROC曲线 (receiver operating characteristic curves) 绘制目的： 得到一个合理的阈值 ROC曲线的绘制步骤 设定阈值 得到预测分类结果 得到混淆矩阵–>TP，FP 据这组TP,FP绘制坐标图，纵轴TP，横轴FP。 确定阈值的步骤： 当阈值设定极小时，所
AUC与ROC曲线面积的意义(细扒sklearn的AUC计算方法)
ywj_1991的博客
05-10 1万+
本文我们详细介绍什么是AUC、ROC，和AUC的具体计算逻辑、实现代码，以及AUC的使用经验值。
关于ROC曲线和AUC的知识小记
qq_41200212的博客
06-21 1093
概述 很多分类器根据测试样本产生一个概率预测，然后将该预测值与阈值进行比较，高于阈值则被分类为正类，低于阈值则被分为负类。 AUC值是评价分类器的一个指标，全称是Area Under Curve，直译就是曲线下的面积。什么曲线呢，就是ROC曲线。 ROC曲线 要介绍AUC值，首先得介绍ROC曲线。ROC曲线起源于二战，广泛用于医学行业。想了解ROC的历史发展，点「链接」看，这里就不赘述。R...
模型评估指标详解：ROC 曲线和 AUC 的计算方法
qq_43799400的博客
01-21 1万+
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
利用Python画ROC曲线和AUC值计算
09-21
总结来说，了解并掌握如何利用Python绘制ROC曲线和计算AUC值，对于理解和评估二分类模型的性能至关重要。在机器学习项目中，我们常常使用这些工具来比较不同模型的效果，从而选择最优模型进行部署。同时，优化计算...
分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线
皮皮blog
06-30 10万+
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...
深入理解ROC曲线和AUC值：评估分类模型性能的利器
最新发布
11-06
此外，ROC曲线和AUC值还帮助我们理解模型在处理不平衡数据集时的表现，以及在不同阈值下模型的泛化能力。这些信息对于机器学习模型的实际应用至关重要，特别是在需要精确决策支持的领域，如医疗诊断、金融欺诈检测、...
ROC曲线详解
热门推荐
ChasingdreamLY的博客
04-26 15万+
最近学习遇到这个概念，看了半天总算明白了这个曲线的意义。—————————————————————————————————分割线1 ROC曲线的概念受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为 感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一 信号刺激的反应
AUC详解与python实现
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...
ROC曲线与AUC计算-笔记
taotiezhengfeng的博客
05-25 2万+
介绍ROC和AUC相关内容
Python:机器学习的ROC曲线、AUC计算，以及相应的代码
whut_ldz的博客
12-22 3万+
ROC曲线的原理以及绘制方法参考点击打开链接，这里主要是对原理部分的代码实现。 对于每一个给定的阈值threshold，我们都可以算出有关的TPR、FPR参数，这里我写了以下函数来实现该功能，函数的输入有result和thres两部分。前一部分是包含两个array，第一个array用来存储每一个样本是正样本概率，第二个array则是每个样本的label属性(0或1)；后一部分则是选取的阈值，代码
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线简介
qrlhl的博客
12-07 1万+
最近在看一些医学和机器学习结合的论文，这些论文里面评价分类器的分类性能最常用的指标之一就是ROC曲线。同时我也注意到在一些涉及到实际应用的场景中，ROC曲线出现的频率也很高。鉴于以上原因，接下来我就对ROC曲线进行一下简单的介绍。           首先我们先考虑一下平时我们常用的度量分类模型分类能力的标准。现在称霸ML界的标准：分类精度（accuracy）想必大家都不陌生，但是对于一些实际
ROC原理介绍及利用python实现二分类和多分类的ROC曲线
山不过来，我就过去
08-19 10万+
对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score1，以及即将要讨论的ROC和AUC。本文通过对这些指标的原理做一个简单的介绍，然后用python分别实现二分类和多分类的ROC曲线。 1 基本概念 一个分类模型(分类器)是一个将某个实例映射到一个特定类的过程.分类器的结果可以是给出该实例所属的类别，也可以给定该实例属于某个类别的概率。 首先来...
ROC曲线原理及Python实现
会飞的猪的博客
06-26 3463
受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），是比较两个分类模型好坏的可视化工具 作者：enhengz 链接：https://www.jianshu.com/p/4b616c7838a3 ROC曲线的作用： 1.较容易地查出任意界限值时的对类别的识别能力 2.选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角,试验的准确...
sklearn之SVM，ROC曲线与AUC面积
weixin_45580742的博客
02-25 1万+
1.重要参数kernel 对于这三个参数的取值问题，直接上网格搜索或学习曲线，因为当gamma的符号变化，或者 degree的大小变化时，核函数本身甚至都不是永远单调的。 不同核函数在不同数据集上的表现 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_breast_ca...
ROC和AUC,其实真的那么简单，需要的只是你的一点点耐心！
weixin_42608414的博客
03-09 6346
“天才的定义——能将复杂变成简单的人”-爱因斯坦 ROC和AUC曲线是用于计算任何分类模型性能的重要评估指标。 这些定义和术语在机器学习社区中非常常见，当我们开始学习分类模型时，我们每个人都会遇到这些定义和术语。 然而，大多数时候，他们并没有被完全理解或被误解，不了解它们的本质,使得我们无法真正的利用它们。 好了，让我们一点点揭开ROC和AUC的神秘面纱,它们将不再神秘,需要的只是您阅读本文的一...
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