ROC评测

最新推荐文章于 2024-04-16 20:32:40 发布
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sensitivity和specificity计算

TPR灵敏度（也称真阳性率，sensitivity）=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。

存在中：：分成存在/（分成存在+原本存在被错误分成不存在）1预测的正确率

(1-FPR)特异度（也称真阴性率，specificity）=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。

不存在中：：分成不存在/（分成不存在+被错误分成存在）0预测的正确率

Recall（召回率）和 sensitivity（灵敏性）是同一个概念，其他无相同点。

TPR和FPR相互制约

 

 

取精确率与召回率计算

召回率(Recall Rate)=系统检索到的相关文件 / 系统所有相关的文件总数，衡量的是检索系统的查全率。

准确率(Precision Rate)=系统检索到的相关文件 / 系统所有检索到的文件总数，衡量的是检索系统的查准率。

 

当然希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。比如极端情况下，我们只搜索出了一个结果

 

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 2049
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曲线评估指标_CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
10-15 1058
ROC曲线知识讲解
模型评价指标ROC\AUC\KS值
qingsi11的博客
01-27 3230
一、ROC曲线 ROC曲线（Receiver Operating Characteristic），是一个二维的曲线图，横坐标是FPR（即实际为负例样本，被错误判断为正例的比率），纵坐标TPR（即实际为正例样本，被正确判断为正例的比率）。ROC是怎么画出来的？遍历所有的概率值，例如取概率大于0.7的判断为正例，小于0.7的判断为负例，对应可以算出一组(FPR,TPR),阈值最大时，对应坐标点为(0,0),阈值最小时，对应坐标点(1,1)。曲线距离左上角越近，证明模型效果越好。如下图红线。 主要作用： RO
性能指标（模型评估）之ROC与AUC
秋人别院
08-26 1847
为什么ROC在前面已经介绍了mAP性能指标，用于评估模型的性能（查全&查准双高）了。这里为什么还需要介绍ROC呢？他是何方妖孽？通过前面的P-R曲线可以看出来，选取的top-N随着N的不同，模型对查全和差准的重视程度各有不同，比如N较小时更看重“查准率”，N越大越重视“查全率”。因此，排序本身的好坏，体现了综合考虑学习器在不同任务下的“期望泛化性能”的好坏，或者是“一般情况下”泛化性能的好坏。ROC
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
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...
模型评测ROC、ACU
hzh36的博客
07-09 1652
1 传统模型评测指标 混淆表 分类器预测的类别 正（y1） 负（y2） 实际类别 正（y1） 真正例（TP） 伪负例（FN） 负（y2） 伪正例（FP） 真负例（TN） 1.1 准确度： 预测真确的个数与样本容量的比值 1.2 正确率（Precision）： 在预测结果中，该类...
机器学习——常见的分类模型评估指标，ROC曲线和PR曲线分析
weixin_74731967的博客
04-16 1758
在机器学习领域，评估分类模型的性能是至关重要的一步，它可以帮助我们了解模型的准确性和泛化能力。在分类问题中，准确度（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数是最为常用的评估指标。（1）混淆矩阵是监督学习中的一种用于评估分类模型性能的可视化工具，主要用于模型的分类结果和实例的真实信息的比较。（2）使用混淆矩阵的好处在于它能够提供一种直观的方式来理解模型在各个类别上的表现，尤其是在类别不平衡的情况下。
ROC曲线实例分析
易名
08-02 2万+
1 ROC分析相关 ROC(Receiver Operating Characteristic,受试者工作特征曲线)的概念来自信号检测原理中 最初只是为了区分噪声和非噪声 对于二分类问题具有很好的表现性能（仅仅是二分类问题，即是非，无有，0/1等） 通过以(FPR,TPR)为坐标点画出二维平面中的曲线，即ROC曲线 Recall = TPR = TP/(TP+FN) (True Posit
ROC评估曲线的坑
桓--桓 的博客
07-21 9682
Roc曲线有多种算法，但先普及几个基本概念： True positives (TP) = 被模型预测为正的正样本 True negatives (TN) = 被模型预测为负的负样本 False positives (FP) = 被模型预测为正的负样本 False negatives (FN) = 被模型预测为负的正样本 TPR=TP/(TP+TN) 预测为正确的正样本的概率FPR=F
临床试验中的指标敏感性、特异性
weixin_41033647的博客
08-21 8165
敏感性、特异性、阳性预测率、阴性预测率、准确率
Recall（召回率） Precision（准确率） F-Measure E值 sensitivity（灵敏性） specificity（特异性）漏诊率 误诊率 ROC AUC
PenyPeng的博客
08-09 2401
Recall（召回率） Precision（准确率） F-Measure E值 sensitivity（灵敏性） specificity（特异性）漏诊率 误诊率 ROC AUC信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)=系统检索到的相关文件 / 系统所有相关的文件总数，衡量的是检索系统的查全率。准确率(Precision Rate)=系统检索到的相关文件 / 系
模型评估指标 AUC 和 ROC，这是我看到的最透彻的讲解
小白学视觉
06-16 3848
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：Webbleyblog.youkuaiyun.com/liweibin1994/article/details/79462554公众号：Python与算法社区AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义，AUC(area under the curve)是ROC曲线下的面积。所以，在理解AUC...
灵敏度（sensitivity）和特异性（specificity）的计算
热门推荐
不二的博客
06-25 15万+
最近查看文献，发现了文献中灵敏度与特异性的计算有点问题，特意查了一下，结论如下： 灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率； 特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率；其中真阳性、假阴性、真阴性和假阳性均为检测值，具体参考《全国医学成人高等教育专科教材 医学统计学 （第二版）》下图： 而http://en.w...
决策树的构造和评估
linzusjenhsoo的博客
04-16 1182
然后，对于特征 (A) 的每个取值 (v)，计算子集 (X_v) 的信息熵 (H(X_v))，并根据子集的大小进行加权求和；其中，(X) 是一个离散随机变量，(n) 是 (X) 的取值个数，(p(x_i)) 是 (X) 取值为 (x_i) 的概率。其中，(X) 是待划分的数据集，(A) 是待评估的特征，(Values(A)) 是特征 (A) 的所有可能取值，(X_v) 是特征 (A) 取值为 (v) 的子集，(|X|) 和 (|X_v|) 分别表示数据集 (X) 和子集 (X_v) 的样本数。
敏感性、特异性、假阳性、假阴性（sensitivity and specificity）
weixin_33738982的博客
02-09 1万+
医学、机器学习等等，在统计结果时时长会用到这两个指标来说明数据的特性。 定义 敏感性：在金标准判断有病（阳性）人群中，检测出阳性的几率。真阳性。（检测出确实有病的能力） 特异性：在金标准判断无病（阴性）人群中，检测出阴性的几率。真阴性。（检测出确实没病的能力） 假阳性率：得到了阳性结果，但这个阳性结果是假的。即在金标准判断无病（阴性）人群中，检测出为阳性的几率。（没病，但却检测结果说有...
查准率（Precision），灵敏性（Sensitivity），特异性（Specificity），F1，PR曲线，ROC，AUC
Sagacity_1125的博客
06-16 8286
先来了解一下TP、FP、FN、TN的概念，可以帮助后面理解 真实情况 预测结果 P N P TP FN N FP TN 先说个结论：Recall = Sensitivity = TPR 查全率（Recall） 分类器认为是正类并且确实是正类的部分占所有确实是正类的比
【机器学习】分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率、敏感度、特异度
自由 平等~忠诚 奉献
01-19 7万+
本文转自 http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/ 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更
评价标准—ROC & AUC
Csuriwolf的博客
01-23 1万+
1、ROC曲线定义与分析   ROC曲线：受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve），又称感受性曲线（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。   纵轴：真阳性率（True positive rate、敏感性）-收益
roc曲线图怎么画spss
最新发布
01-20
### 如何在SPSS中创建ROC曲线图 #### 准备工作 确保已安装并启动IBM SPSS Statistics软件。准备好用于分析的数据文件，其中应包含测试变量（如某种疾病的检测指标）和状态变量（表示个体是否患病）。这些准备工作的完成有助于后续操作顺利进行。 #### 单因素ROC曲线绘制方法 为了构建单因素ROC曲线，在菜单栏依次点击`Analyze>ROC Curve…`选项[^1]。此时会弹出对话框，需指定检验变量(Test Variable)即预测因子，以及状态变量(State Variable)，该变量用来定义实际类别。设定好之后继续配置其他参数直至满足需求为止。 对于多分类问题，则可通过设置不同的阈值来计算敏感性和特异性，并最终形成完整的ROC图形；而对于二元分类情况，默认情况下无需额外调整即可获得理想的结果。 #### 多因素联合诊断ROC曲线绘制流程 当涉及到多个影响因素共同作用下的综合评估时，可以采用逻辑回归模型或其他多元统计技术先建立预测方程，再基于此得到概率得分作为新的单一维度输入参与到标准的ROC分析过程中去： - 首先执行Logistic Regression过程，将所有潜在的相关自变量纳入考量范围； - 输出保存下来的估计概率值作为一个合成特征加入到原始数据库里； - 接着按照前述介绍的方法调用ROC命令接口，只不过这次选用刚刚生成的概率列代替原先简单的测量数值充当Test Variable角色参与运算。 ```spss * 假设已经完成了logistic regression并将结果存储. LOGISTIC REGRESSION VARIABLES outcome /METHOD=ENTER var1 var2 var3. * 使用新产生的概率字段制作ROC图表. ROCCURVE VARIABLE=predictedProbability BY status(0,1). ``` 上述脚本展示了如何利用先前建模所得的信息来进行更复杂的性能评测可视化表达方式之一——多因素联合作业模式下ROC曲面描绘的具体实现路径。
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