模型评估标准AUC（area under the curve）、Precision、Recall、PRC、F1-score

AUC与ROC详解
最新推荐文章于 2024-12-14 09:35:05 发布
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AUC值

AUC（area under the curve）由分类输出/结果得到的一个值，衡量分类效果。根据字面意思是曲线下面积，是一个范围在0和1之间的值，曲线下面积AUC是指ROC曲线下面积。AUC直观地反映了ROC曲线表达的分类能力（AUC ＝ 1，代表完美分类器，0.5 < AUC < 1，优于随机分类器，0 < AUC < 0.5，差于随机分类器）。

ROC曲线

ROC是为了形象的衡量分类器的鲁棒性（无论选取多大的阈值，分类都能尽可能地正确），改变阈值绘制ROC曲线（FPR为横轴，TPR为纵轴）。

阈值是介于（0-1）之间的一个数，常取0.5（阈值的理解：对于一个班级的成绩，有考10,20,50,60,70,80,90,100等。如果将及格线定在60分，及格率可能为90%。如果将及格线定在70分，及格率可能为80%。如果将及格线定在90分，及格率可能为50%。即给定不同的分数线得到不同的及格率）。

我们知道阈值不同，分类的结果会受到影响。如果使用AUC评估模型，则考虑了阈值的变动，所以评估的效果更好。

FPR<

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以下文章摘录自： 《机器学习观止——核心原理与实践》 京东：https://item.jd.com/13166960.html 当当：http://product.dangdang.com/29218274.html (由于博客系统问题，部分公式、图片和格式有可能存在显示问题，请参阅原书了解详情) ———————————————— 版权声明：本文为优快云博主「林学森」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.cs.
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