ROC曲线/AUC值/PR曲线

最新推荐文章于 2025-06-20 22:11:15 发布
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分类专栏： 模型评估
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qiang_GG2017/article/details/72594106
本文介绍了二分类中的关键指标，包括TP、FP、FN和TN。接着详细解析了ROC曲线，它是通过假阳性率和真阳性率绘制的，用于评估模型的区分能力，AUC值表示ROC曲线下方的面积，反映了模型的风险区分能力。同时讨论了PR曲线，它关注精度和召回率的平衡，并提到了F1值。最后，还提及了KS曲线和洛伦兹曲线以及基尼系数在评估模型性能中的作用。

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二分类
  prediction  
fact True Positive False Negative TP+FN
False Positive True Negative FP+TN
  TP+FP FN+TN TP+FN+FP+TN
TP:预测为阳性，实际就是阳性（真阳性）
FP:预测为阳性，实际是阴性（假阳性）
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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
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03-20 2007
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。
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 2375
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
P-R曲线及与ROC曲线区别
weixin_30699443的博客
12-18 535
一、P-R曲线 P-R曲线刻画查准率和查全率之间的关系，查准率指的是在所有预测为正例的数据中，真正例所占的比例，查全率是指预测为真正例的数据占所有正例数据的比例。 即：查准率P=TP／(TP + FP) 查全率=TP／（TP+FN） 查准率和查全率是一对矛盾的度量，一般来说，查准率高时，查全率往往偏低，查全率高时，查准率往往偏低，例如，若希望将好瓜尽可能多选出来，则可通过增加选瓜的数量来...
深度学习-AUC/PR计算
qq_16236875的博客
09-09 2002
1 AUC ：AUC 表示随机抽取一个正样本和一个负样本，分类器正确给出正样本的score高于负样本的概率，在所以标注样本中，正样本共T个，负样本共F 个，如果随机抽取一个正样本和负样本，共有T*F 个pair，其实如果有s个pair 的正负样本pair 满足于正样本的score 高于负样本(权重为1），v个pair 正负样本score 相同（权重为0.5），则AUC就等于(s+0.5v)/(T*...
机器学习模型评估：ROC曲线
最新发布
天涯雨的博客
06-20 840
机器学习模型评估：ROC曲线
神经网络常见评价指标AUROC（AUC-ROC）、AUPR（AUC-PR）
行子的博客
11-15 2万+
从 (0, 0) 到 (1,1) 的对角线将ROC空间划分为左上／右下两个区域，在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果（胜过随机分类），而在这条线以下的点代表了差的分类结果（劣于随机分类）。准确性是最常见的分类任务评价指标，表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。召回率是指在所有实际为正例的样本中，被模型正确预测为正例的比例。召回率关注的是模型对正例的覆盖程度。精确度是指在所有被模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。精确度关注的是模型预测为正例的准确性。表示模型错误分类的样本比例，是准确性的补数。
神经网络画roc_ROC曲线和PR曲线
weixin_36486395的博客
01-10 3318
在机器学习中，ROC曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度，当处理一些高度不均衡的数据集时，PR曲线能表现出更多的信息。在二分类问题中，分类器将一个实例的分类标记为正例还是负例，这可以用一个混淆矩阵来表示TP:指正确分类成为正的样本数，实际为正，预测为正FP：指错误分类为正的样本数，实际为负，预测为正FN：指错误分类为负的样本数，实际为正，预测为负TN：指正确分类为负的样本数，实际为负，...
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 1433
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。
ROC/AUC/PR解读
aaon22357的博客
05-10 2564
文章目录PR曲线（准确率-召回率曲线）ROC曲线如何绘制ROC曲线PR曲线和ROC曲线的对比AUCAUC更透彻的理解AUC和PR的区别 PR曲线（准确率-召回率曲线） 首先祭出这个表~ 真实的 正 真实的 反 预测的 正 TP FP 预测的 反 FN TN 准确率 precision＝TP/(TP+FP) 召回率 recall=TP/(TP+FN) ROC曲线 全...
main_roc_python_AUC_PR曲线_ROC曲线_
09-29
标题"main_roc_python_AUC_PR曲线_ROC曲线_"和描述中的关键词涉及到的是使用Python语言进行模型评估时的两个关键指标：ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和PR曲线（Precision-Recall Curve），...
神经网络常见评价指标超详细介绍（ROC曲线、AUC指标、AUROC）
热门推荐
Wendy的博客
06-06 3万+
ROC曲线：接受者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve）。 ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。 从 (0, 0) 到 (1,1) 的对角线将ROC空间划分为左上／右下两个区域，在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果（胜过随机分类），而在这条线以下的点代表了差的分类结果（劣于随机分类）。...
用于yolo计算mAP和PR曲线使用
10-19
用于yolo计算mAP和PR曲线使用，里面有4个python文件，分为python2和python3版本
神经网络的ROC曲线绘制代码
Amigo_1997的博客
10-17 6968
ROC曲线的横轴为假正例率(FPR), 纵轴为真正例率(TPR)，其曲线下面的面积为AUC FPR = FP/(FP+TN) TPR = TP/(TP+FN) 绘制ROC曲线的关键是弄懂ROC曲线的含义，然后改变分类概率的阈值。 代码说明： predict是用tensorflow写的神经网络计算出来的分类概率， j是从0%~100%的分类概率阈值（默认的二分类概率阈值是...
【转载】神经网络常见评价指标超详细介绍（ROC曲线、AUC指标、AUROC）
wuling129的专栏
04-12 2319
考虑标签label和预测值pred，其数值如下：其散点图如下：怎样才能通过概率得到预测的类别呢？通常我们需要设置一个阈值，这里以0.5为例，当概率大于等于0.5时，分类器认为这个为真实类别；当概率小于0.5时，分类器认为这个不是真实类别，如下图所示：我们可以根据这个图得到当阈值为0.5时的混淆矩阵：实际上阈值可以取[0,1）之间的任意值，理论上可以取无数个混淆矩阵，而把所有的混淆矩阵表示在同一个二维空间中的方法称为ROC曲线。
PR/AUC/ROC
csg3140100993的博客
04-17 655
PR曲线 PR曲线实则是以precision（精准率）和recall（召回率）这两个为变量而做出的曲线，其中recall为横坐标，precision为纵坐标。 那么问题来了，什么是精准率？什么是召回率？这里先做一个解释。 在二分类问题中，分类器将一个实例的分类标记为是或否，可以用一个混淆矩阵来表示，如下图所示。 注：把正例正确地分类为正例，表示为TP（true positive），把正例错...
bp神经网络及ROC曲线绘制
Q.1的博客
03-08 3948
bp神经网络及ROC曲线绘制 首先需要导入要用到的包 from tensorflow import keras import pandas as pd import numpy as np 从文本中读取训练数据 data = pd.read_csv('test.txt', sep='\t') data_train = data.iloc[:500] x_train = np.array(data_train[['title1', 'title2', 'title3', 'title4', 'title5
PR，ROC，AUC计算方法
Together_CZ的博客
11-29 4307
转载 PR，ROC，AUC计算方法 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，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中...
ROC-AUC PR-AUC F1
weixin_42324904的博客
03-08 1003
找到一篇论文代码浮现的时候人家用matplotlib画图。。。但是这个图片虽然美观但是到底是没有那一串串数字吸引人，比如这样的 然后我就把它改了，记录一下 from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics import roc_auc_
ROC 曲线介绍以及 python 画法
四川兔兔的博客
11-01 1万+
本篇文章结合数据挖掘第八章的理论知识，结合博主拟禾的代码讲解了 ROC 曲线从概念到实现的过程，多算法 ROC 曲线比较。
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