AUC，ROC理解

最新推荐文章于 2026-01-09 11:22:02 发布
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#机器学习 #ROC #AUC

AUCROC 原理与代码实战案例讲解
08-09 1014
AUC-ROC 原理与代码实战案例讲解 1. 背景介绍 在机器学习和数据挖掘领域中,评估模型的性能是一个非常重要的环节。对于二分类问题,我们常常使用准确率(Accuracy)作为模型评估指标。然而,准确率只能给出模型整体的正确率,无法反映出正负样本之间的权衡情况。因此,我们需要一个更
一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标
sdgfafg_25的博客
06-12 2万+
ROC 曲线，即接收者操作特征曲线，ROC曲线产生于第二次世界大战期间，最早用在信号检测领域，侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰）。现在是是用来评价二分类模型性能的常用图形工具。它通过显示真阳性率（True Positive Rate，简称 TPR）与假阳性率（False Positive Rate，简称 FPR）之间的权衡来帮助我们理解模型的分类能力。AUC，即曲线下面积（Area Under Curve），是 ROC 曲线下面积的一个数值表示。它提供了一个定量的指标，用来衡量分类模型的整体表现。
如何直观理解AUC评价指标？
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对半独白
10-29 7万+
最近一直在思考如何直观理解AUC，查了维基百科的以及网上的讲解描述，感觉仍然很难把这个概念表述得通俗易懂，直到昨天周会后拿笔在纸上画了画，感觉似乎找到了一种比较有意思的理解方法，下面就请各位看官容我慢慢道来。
简单理解ROC，AUC
m0_46559823的博客
11-07 1720
简单理解ROC，AUC 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、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章U
简单梳理对AUC的理解
pilipala6886
03-25 4910
     AUC（Area Under Curve）是机器学习中二分类模型的一个评价指标。定义为ROC曲线中下的面积，但我们先不管定义。    简单解释，AUC代表的是真阳性率（实际阳性、猜测阳性） > 伪阳性率（实际阴性、猜测阳性）的概率。    就拿预测患糖尿病概率这一事例来说，对于真的患有糖尿病的人我们当然应该尽可能预测为阳性，而对没患糖尿病的人应尽可能不预测为阳性，所以真阳性率应该尽...
auc指标的理解
ningyanggege的博客
04-15 6188
auc代表将一个样本判断为正样本得分大于负样本得分的概率； auc值越大越好；可以想象y轴代表正类真正例率（召回率），x轴代表假正例类（误判的样本数量/所有真实的负样本数量）； 如果 auc值为1，说明无论如何调节分类阈值都不会判断错误，都能完美判断；如果auc值为0，则说明模型怎么判断都是错的； ...
史上最强使用AUC指标人：疯狂发文，教你使用
黑马程序员官方博客
11-07 961
很多人都在玩抖音，并且越玩越嗨，究其根源就是抖音根据个人爱好进行的精准视频推荐，那么问题来了，精准度怎么测试呢? 其实精准度就是一个概率值，并且像抖音这样的推荐系统通常是使用人工智能分类算法实现的，而分类算法有个AUC指标可以很好的衡量概率值的大小评测是否合适。本文就通过两步来介绍怎样通过分类算法的AUC指标来评测类似抖音推荐系统的推荐精准度。 一、第一步了解TPR与FPR指标 目标 了解T...
理解AUC-ROC
Xav Pun的博客
03-30 1364
什么是AUC 1. 理解混淆矩阵 2. 理解TPR，FPR 3. 理解ROC 4. 理解AUC
ROC与AUC理解
weixin_40549144的博客
02-02 1万+
ROC与AUC简介ROC曲线ROC的动机ROC曲线特殊点ROC曲线的绘制为什么使用ROCROC曲线使用多个实例概率/得分相同AUC(Area Under ROC Curve)AUC判断分类器优劣的标准：AUC的物理意义损失公式AUC值的计算sklearn使用参考 简介 ROC:（Receiver Operating Characteristic） 受试者工作特征 曲线 纵轴 ： 真正例率 True...
详解ROC与AUC：概念、案例与计算示例
坚持输出，记录成长。
08-06 1410
ROC曲线与AUC是评估二分类模型性能的重要指标。ROC曲线以假正例率(FPR)为横轴、真正例率(TPR)为纵轴，通过调整分类阈值生成曲线，反映模型在不同阈值下的表现。AUC（曲线下面积）量化模型整体性能，0.5表示随机猜测，1表示完美分类。结合案例演示了ROC绘制过程：将预测概率排序作为阈值，计算各阈值下的TPR和FPR，连接成曲线后计算面积得AUC值0.52，表明模型区分能力较差。AUC在医学诊断、信用评分等领域有广泛应用，0.8以上为良好。实际应用中需结合其他指标综合评估模型性能。
精选资源
svm.rar_AUC_ROC AUC_ROC和Auc_svm roc_支持向量机
09-24
总的来说，这个工具为研究者和开发者提供了一个方便的平台，用于快速评估支持向量机在二分类任务上的性能，通过AUC和ROC曲线的可视化，帮助他们更好地理解模型的工作机制，并据此进行模型调优。
auc.zip_AUC_auc java_roc curve
09-23
通过理解AUC和ROC曲线的概念，以及在Java中如何实现它们，我们可以更好地评估和优化我们的分类模型，确保其在实际应用中的性能。同时，要记得AUC只是众多评价标准之一，应结合实际情况综合考虑。
ROC曲线 AUC值
wangprince2017
10-20 6754
全面了解ROC曲线 一.初识ROC曲线 1. ROC的前世今生： ROC的全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线, 首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰），也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。此后被引入机器学习领域，用来评判分类、检测结果的好坏。因此，R...
[机器学习-从入门到入土] 现代机器学习
qq_54636039的博客
01-05 891
[机器学习-从入门到入土] 现代机器学习
Anaconda 加速 AI 模型训练：优化机器学习工作流效率的利器
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
01-07 1981
Anaconda加速AI模型训练：环境管理是关键。通过conda创建隔离环境，避免依赖冲突；精确控制CUDA等底层库版本，简化GPU适配；无缝集成Jupyter Notebooks实现快速环境切换。Anaconda显著减少环境配置时间，提升实验复现性，将开发者精力集中于模型优化而非环境调试，是AI工作流效率提升的核心工具。
人工智能之核心基础 机器学习 第七章 监督学习总结
咚咚王者的博客
01-04 944
需求推荐算法快速出结果朴素贝叶斯、逻辑回归业务可解释决策树、线性模型高精度竞赛文本分类朴素贝叶斯 > SVM(线性) > 随机森林中小规模通用随机森林（首选）、SVM大数据回归LightGBM、随机森林🎯黄金建议先跑一个简单模型（如逻辑回归或朴素贝叶斯）作为baseline再逐步尝试复杂模型。很多时候，简单模型已经足够好！
机器学习——DBSCAN算法
最新发布
2401_83998832的博客
01-09 378
K-means算法的优点：简单，快速，适合常规的数据集缺点：k值难以确定，很难发现任意形状的簇针对K-means算法的缺点，我们来介绍新的DBSCAN算法。
1.机器学习与深度学习
wenjiahui123的博客
01-06 261
步骤：1.距离度量： KNN使用距离度量（通常是欧氏距离）来衡量数据点之间的相似性。有的时候需要多个模态的数据， 比如 图片， 文字， 声音。= w x + b （weight权重，bias偏置，此为Linear model（线性模型））(3).序列：“你今天吃什么”，视频（一帧帧图片构成的序列），一行行代码，chatgpt。(2).分类任务：选择题：如预测这图片是狼是狗，预测一句话积极还是消极。(3).生成任务（结构化输出）：简答题：chatgpt。(1).向量 eg：（身高，体重，财富）T。
机器学习---计算题总结
weixin_69884785的博客
01-08 134
机器学习---计算题总结（持续更新中~） 1.模型评估与总结 2.线性模型 3.决策树 4.神经网络 5.朴素贝叶斯分类器 6.SVM（支持向量机） 7.聚类 8.降维
AUC-ROC
03-12
好的，我现在要详细解答用户关于AUC-ROC曲线的问题。首先，我需要回顾一下自己对这些概念的理解，并确保信息的准确性。用户提到了几个引用资料，我需要结合这些内容来组织回答，同时遵循系统级指令中的格式要求。 ...
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