ROC 受操作特征曲线

最新推荐文章于 2024-09-22 16:58:49 发布
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ROC曲线，又称接受者操作特征曲线，是衡量二分类器性能的工具。它以虚警概率为横轴，击中概率为纵轴，表示不同判断标准下的结果。最初应用于军事雷达，后来在医学等领域广泛应用。曲线下面积越大，分类器的准确性越高。ROC曲线可用于评估频谱检测等算法的性能。

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参考文献：ROC曲线        ROC曲线详解           ROC曲线的绘制

接受者操作特征曲线（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警概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。 


相关概念：

虚警概率（false alarm probability）：目标没有出现情况下判断目标出现，这种虚警情况出现的概率，常用符号P(FA)表示).

击中概率（Detection probability发现概率）：目标出现情况下判断目标出现，这种正确检测的概率。

错误概率（Error probability）：目标出现情况下判断目标没有出现，这种错误检测的概率。Error probability=1-Detection probability

信噪比（SNR）  ：信号强度和噪声强度的比值（signal/noise ratio）信噪比的计量单位是dB，其计算方法是10lg(PS/PN)，其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率。设备的信噪比越高表明它产生的噪声

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ROC曲线分析
qq_38285573的博客
06-19 2149
1.接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种座标图式的分析工具，用于选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型，以及在同一模型中设定最佳阈值。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。2.ROC曲线的意义：ROC曲线指受试者工作特征...
ROC曲线-阈值评价标准
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Rachel Zhang的专栏
03-16 23万+
ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。在ROC曲线上，最靠近
ROC曲线：接收者操作特征曲线
eight_Jessen的博客
08-13 4602
接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线） 在做决策时，ROC分析能不受成本／效益的影响，给出客观中立的建议 分类模型（又称分类器，或诊断）是将一个实例映射到一个特定类的过程。 二元分类模型的个案预测有四种： 这四种结局可以画成2 × 2的混淆矩阵： ROC空间 ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。 TPR：在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性之比率。 (TPR=TP/(TP+
接受者操作特征曲线ROC
studyvcmfc的专栏
06-01 2572
接受者操作特征曲线 编辑讨论上传视频 同义词ROC曲线一般指接受者操作特征曲线 本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目审核 。 接受者操作特性曲线是指在特定刺激条件下，以被试在不同判断标准下所得的虚报概率P（y/N）为横坐标，以击中概率P（y/SN）为纵坐标，画得的各点的连线。 中文名 接受者操作特性曲线 外文名 receiver operating characteristic curve 又称 感受性曲线 简称 ROC曲线 学科 ...
roc曲线
haozi的博客
03-26 1万+
ROC曲线和auc 维基百科上roc是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，只不过是在两种不同的判定标准下所得的结果而已。受试者工作特征曲线就是以假阳性概率（False positive...
受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve，ROC）
weixin_43156294的博客
05-28 7016
ROC分析，全称为“受试者工作特征”曲线（Receiver Operating Characteristic curve），起源于二战时期，由电子工程师和雷达工程师用于侦测战场上的敌军载具，如今在机器学习和医学诊断等领域有着广泛的应用。ROC曲线的主要功能是展示分类模型在各种阈值设置下的效能。具体来说，ROC曲线通过图形化的方式展示了模型的真正率（TPR）与假正率（FPR）之间的关系。
GEE-绘制二元分类的特征 (ROC) 曲线、计算曲线下面积 (AUC).pdf
10-09
一个示例 GEE 脚本，用于绘制二元分类的接收者操作特征 (ROC) 曲线、计算曲线下面积 (AUC) 并找到最接近完美分类的截止点。 要计算ROC曲线，首先需要计算分类器不同阈值下的真正率（TPR）和假正率（FPR）。TPR是...
解决ROC曲线画出来只有一个点的问题
09-17
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是评估二分类模型性能的一种重要工具，它通过展示真正例率（True Positive Rate, TPR）与假正例率（False Positive Rate, FPR）之间的关系，来帮助分析模型在...
matlab曲线重构代码-ROC_AUROC_Matlab:绘制接收器操作特性曲线（ROC曲线）并计算ROC曲线下的面积（AUROC）
05-27
main.m”用于绘制接收器操作特性曲线（ROC曲线）和计算ROC曲线下面积（AUROC） 数字 图1不同筛选方法的ROC曲线和AUROC值我是谁 元重天博士候选医学物理实验室。 -SUMP实验室。 成均馆大学三星健康科学与技术高级研究...
红外小目标检测中ROC曲线的绘制
qq_43671173的博客
03-14 7721
ROC曲线的绘制欢迎使用Markdown编辑器前言一、什么是ROC曲线？二、怎么绘制ROC曲线总结 欢迎使用Markdown编辑器 提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录欢迎使用Markdown编辑器前言一、什么是ROC曲线？二、怎么绘制ROC曲线总结 前言 在机器学习的研究中很多时候都会涉及到ROC曲线的绘制问题，所以这篇文章想和大家探讨一下ROC曲线的绘制问题。 一、什么是ROC曲线？ 受试者工作特征曲线 (receiver operating character
一个ROC曲线分析小软件
06-26
用于分析ROC曲线的一个小东西，觉得还挺好用的，拿来分享个~
ROC曲线 matlab实现
04-24
　接受者操作特性曲线 （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惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
接收机处理曲线（ROC），检测概率，虚警概率
11-27
利用MATLAB绘制接收机处理曲线（ROC），其中标明了检测概率和虚警概率的关系，可以用于给定信噪比下接收机的设计。
1万字说清楚Receiver Operating curve(ROC) 受试者操作特征曲线
fulk6667g78o8的专栏
07-25 3565
我是Toby，最近正在原创????「python风控模型_评分卡」系列话题，欢迎订阅。最后给大家分享100G免费资料领取，包括python入门，数据分析，包括数据分析、统计学、数据挖掘、机器学习等知识。在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料，就可免费领取。概述AUC(area under the curve)是机器学习领域中一种常见且重要的模型评估指标，用于计算二元分类器效率的方法。AUC表示ROC(receiver operator characteristic)曲线下的面积，即AUC&n
【机器学习】ROC曲线
最新发布
慢热型网友的博客
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接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。在二战期间，雷达系统被广泛应用于检测敌方飞机。为了优化雷达系统的性能，研究人员需要找到一种评估雷达系统的性能的方法。他们引入了信号检测理论中的TPR（真阳性率）和FPR（假阳性率）的概念。TPR表示在所有实际存在目标的情况下，系统正确检测到目标的比例。FPR则表示在所有实际不存在目标的情况下，系统错误地报告目标存在的比例。
ROC曲线绘制（详细）以及模型选择
忘川的博客
11-24 9万+
在我们在讲解ROC曲线之前 首先要明确混淆矩阵的概念 如下图： 真正率 TPR：预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本（真实结果为正样本）的比例。 假正率 FPR：预测为正例但实际为负例的样本占所有负例样本（真实结果为负样本）的比例。 公式： 下面进入正题： 一 :ROC曲线简介 来自百度百科解释（讲了半天我也没看懂） 　　接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得
目标检测中ROC的实现【1】
zqwwwm的博客
11-16 5292
评价目标检测中的各种标准，如map,ROC通常用于分类算法中，按照混淆矩阵的计算方式： ROC计算方式 ROC 为FPR（假阳率）为横坐标，TPR（真阳率）为纵坐标，围成的面积即为ROC值： 而在目标检测中，因为负样本（TN）的值很大，所以在目标检测中会直接考虑使用groundtruth个数，作为（TP + FN）个数； ROC的实现 这里参考python 实现目标检测中roc 该文中因为只有人脸一个类别，实现完在自己的检测结果的ROC曲线有点问题 ： 2.1 数据预处理 需要从算法端的检测结果保存成
ROC曲线
weixin_30562507的博客
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参考资料： 　　csdn：https://blog.youkuaiyun.com/u012374174/article/details/52885583 　　https://blog.51cto.com/14215529/2371128 　　作者：zhwhong 链接：https://www.jianshu.com/p/c61ae11cc5f6 来源：简书 　　wiki 　　ROC（R...
MATLAB实现ROC曲线的程序分析
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，接收者操作特征曲线）是一种常用的数据分析工具，主要用于衡量分类模型的性能。在医学检测、机器学习分类等场合中，通过ROC曲线可以直观地评估模型的分类能力。...
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