ROC曲线理解

最新推荐文章于 2024-08-01 11:33:58 发布
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PR曲线和ROC曲线理解2---进阶理解
qm5132的博客
09-29 2607
前段时间写了ROC曲线和PR曲线的思想，这次做一些延伸： PR曲线计算范围：大于阀值的那些样本计算得到。 而ROC曲线计算范围：根据阀值点对全量样本判断，进而依据全量样本计算。 1、什么是BEP（best event point），怎么选择 BEP是PR曲线中P=R时对应的阀值点，即在哪一个阀值下，精确率p和召回率r会相等。结合pr曲线趋势理解，bep越大，说明pr曲线越靠近右上角，...
roc曲线的意义_真正例、假正例、ROC、AUC--记起来真难啊
weixin_39903477的博客
11-26 1662
在机器学习的日常中，经常会用到这些TP、FP、ROC、AUC的一些概念，但是我对于这些东西一直没有仔细的记住，导致有时候会发生混淆。在这里再重新梳理一下，希望能有助于记忆，毕竟，记忆是理解的基础嘛。首先，我们从常见的图表开始说起在这里主要有四个概念：TP(真正例)、FP（假正例）、FN（假负例）、TN(真负例)这四个概念真真假假的，的确有点晕啊。其实这里最重要的一点：整个概念是对预测样例结果 正...
机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值
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zdy0_2004的专栏
04-08 6万+
机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值 http://www.cnblogs.com/dlml/p/4403482.html 分类器性能指标之ROC曲线、AUC值 一 roc曲线 1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴：负正类率(false post
pROC中两条曲线p-value计算
linkequa的博客
12-06 990
1，使用bootstrap法 Note：抽取用来绘制ROC曲线的80%的数据，计算pAUC，重复抽取2000次，这样就可以用来计算标准差了，进而计算p-value。
小白也能看懂的 ROC 曲线详解
PrimiHub的博客
07-21 1万+
如今，ROC 曲线已经被广泛应用于机器学习领域的模型评估，说到这里就不得不提到 Tom Fawcett 大佬，他一直在致力于推广 ROC 在机器学习领域的应用，他发布的论文《An introduction to ROC analysis》更是被奉为 ROC 的经典之作（引用 2.2w 次），知名机器学习库 scikit-learn 中的 ROC 算法就是参考此论文实现，可见其影响力！
ROC曲线的意义
weixin_34124577的博客
05-29 2444
 ROC曲线的意义　　ROC曲线指受试者工作特征曲线(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，最靠近坐...
ROC曲线最佳截点
医学和生信笔记的博客
12-15 5016
前面我们介绍了超多可用于确定连续性变量最佳截点的R包，比如x-tilecutoffROC曲线一般用在诊断实验中，ROC的最佳截点，通常是要ROC曲线下面积最大(或者最大敏感性、最大特异性等)，也就是基于约登指数。今天介绍一些常见的可以用于确定ROC曲线最佳截点的R包，同时包含了二分类数据和生存数据，有一些包我们在之前的推文中也介绍过。
ROC曲线理解2 通过 ROC 曲线输出 ：特定误报率要求下的准确率（误报率即假阳率 正常人0类→生病的人1类 小于1%）
最新发布
weixin_45840973的博客
08-01 394
通过ROC曲线输出 ：特定误报率要求下的二分类准确率（误报率即假阳率 正常人0类→生病的人1类 想让正常人的误报率在1%以下 ：
机器学习之ROC曲线理解
Amy_lxq的博客
04-24 6837
ROC曲线 1、roc曲线 曲线的坐标分别为真正例率（TPR）和假正例率（FPR），定义如下： 真正例的个数是实际值为正例被预测成为正例的值得个数，TPR是预测结果中真正例占实际值中正例的比例； 反正例的个数是实际值为反例被预测成为正例的值得个数，FPR是预测结果中反正例占实际值中的反例的比例； 很多学习器是为测试样本是产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值分...
从ROC曲线理解模型评估，提升职场技术话语权
文档以“整顿职场”为引子，实质聚焦于机器学习中的关键评估工具——ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），并延伸至precision（精确率）、recall（召回率）、TPR（真正率）、FPR（假正率）以及AUC...
R语言快速画出ROC曲线和算出可信区间和p值
笑不语的博客
03-16 8150
R语言快速画出ROC曲线，并获取最佳截断值、敏感度、特异度、95%可信区间、AUC和p值
ROC和 区别p值和q值
qq_39306047的博客
06-11 1万+
ROC和 区别p值和q值 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...
【机器学习】ROC曲线以及AUC面积的原理（理论+图解）
优快云 精品推荐
07-08 1万+
  简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。   关键词：Python、机器学习 一、什么是ROC曲线   我们通常说的ROC曲线的中文全称叫做接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve），也被称为感受性曲线。 该曲线有两个维度，横轴为fpr（假正率），纵轴为tpr（真正率） 准确率（accuracy）：（TP+TN）/ ALL..
机器学习：关于P-R曲线和Roc曲线
qq_53866837的博客
11-05 6059
浅聊P-R曲线和Roc曲线
PR曲线和ROC曲线
m0_66109479的博客
10-23 826
5.如果有多份数据且存在不同的类别分布，比如信用卡欺诈问题中每个月正例和负例的比例可能都不相同，这时候如果只想单纯地比较分类器的性能且剔除类别分布改变的影响，则ROC曲线比较适合，因为类别分布改变可能使得PR曲线发生变化时好时坏，这种时候难以进行模型比较；反之，如果想测试不同类别分布下对分类器的性能的影响，则PR曲线比较适合。7.最后可以根据具体的应用，在曲线上找到最优的点，得到相对应的precision，recall，f1 score等指标，去调整模型的阈值，从而得到一个符合具体应用的模型。
Delong test比较两个ROC曲线的性能
Darlewo
04-11 2万+
我们知道ROC曲线的性能可以通过曲线下面积即AUC来得到，那么如何通过统计学的角度来比较两个ROC曲线呢，就是这里说的就是Delong test，可以得到两个曲线的P值，p<0.05可以看作两个曲线有较大差异。 Matlab代码见https://github.com/PamixSun/DeLongUI 可以得到曲线的AUC值，方差和两个曲线的协方差，p值 Delong test的具体理...
（笔记）ROC & AUC 总结
Hanlin的博客
02-24 5577
Section 1：ROC曲线 ROC曲线也称为接受者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic）或感受性曲线，ROC曲线上的每个点反映着对同一信号刺激的感受性，主要是用于X对Y的预测准确率情况。 ROC 曲线图是反映敏感性与特异性之间关系的曲线。 X轴：负正类率(false postive rate，FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity) Y轴：真正类率(true postive rate，TPR)灵敏度
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