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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#机器学习

本文分享了两篇来自优快云和OSChina的博客文章链接，涉及信息技术领域的深入探讨，包括软件开发、编程技巧及行业趋势等内容。

http://blog.youkuaiyun.com/dinosoft/article/details/43114935
http://my.oschina.net/liangtee/blog/340317

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 2570
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曲线与AUC面积
kunkunTalk
07-12 702
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
简单易懂的ROC曲线和AUC面积
梁先森的博客
06-20 3822
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。
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 1236
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
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
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曲线和AUC值的python代码
beauty0522的博客
08-17 2145
 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25212301 __author__ = 'beauty' #create_time=2017-08-17 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np parameter=40 data=pd.DataFram
ROC曲线与AUC计算
mytestmy的专栏
04-21 1万+
ROC曲线绘制与AUC计算           致谢 多位博主的无私分享。 参考文献 [1] http://blog.youkuaiyun.com/chjjunking/article/details/5933105 . chjjunking的博客 [2] http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/735937
ROC曲线是什么？ROC曲线是怎么绘制的？ROC曲线的横纵坐标是什么？如何用Python绘制？AUC又是什么？
data+scenario+science+insight
04-18 1350
ROC曲线是什么？ROC曲线是怎么绘制的？ROC曲线的横纵坐标是什么？AUC又是什么？ metrics.roc_auc_score metrics.roc_curve ROC= Receiver Operating Characteristic Curve AUC=Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve ROC（receiver operating characteristic curve）接收者操作特征曲线，是由二战中的电
4.4.2分类模型评判指标（二） - ROC曲线与AUC面积
Orange_Spotty_Cat的博客
05-30 9126
简介ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具。通俗点说，ROC与AUC是用来回答这样的问题的：分类模型的预测到底准不准确？我们建出模型的错误率有多大？正确率有多高？两个不同的分类模型中，哪个更好用？哪个更准确？对于那些嫌太长不想看的同学，就看这两句话就好：如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性，那么越靠近左上角的ROC曲线，模型的准确度越高，模型越理想；如果我们选择用AUC面积评...
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...
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