关于auc，讲的最清楚的一篇文章，收藏并转发

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#auc

博客围绕AUC对正负样本比例不敏感的原因展开探讨，聚焦于信息技术领域中AUC这一指标特性相关问题。
吕刚
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Positive&Unlabeled Data Learning——第四弹(Semi-Supervised Classification/AUC Optimization)
Marcus-Bao的个人主页
12-18 454
PU Learning系列目录 目录 第一弹 PU Learning简介以及关于论文《Learning Embeddings From Positive Unlabeled Data with BGD》的分享 第二弹 关于论文《Self-PU: Self Boosted and Calibrated Positive-Unlabeled Training》的分享，文章主要用到了自步学习，meta-learning，以及知识蒸馏。 第三弹 关于论文《Positive-Unlabeled Learning w
【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之ClickHouse篇
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
08-10 7581
欢迎关注博客主页：https://blog.youkuaiyun.com/u013411339 欢迎点赞、收藏、留言 ，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于 优快云博客！本文首发优快云论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！ 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 硬刚大数据系列文章链接： 2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版) 2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇 2.
【机器学习】AUC
qq_51843109的博客
01-12 235
最近接触了机器学习的内容，在很多论文里都看到曲线下面积（AUC）这个概念，在博客上看到这篇博文很好，分享给大家。 模型评估指标AUC（area under the curve）_Webbley的博客-优快云博客_auc指标
一文搞懂临床预测模型的评价
医学和生信笔记的博客
09-08 4978
本文首发于公众号：医学和生信笔记 “ 医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。 当我们建立好预测模型后，如何评价我们的模型好坏呢？ 当我们建立了很多不同的模型，如何评价不同模型之间的优劣呢？ 这一篇主要就是讲这些，其实就是一些概念的理解，但其实不理解也问题不大，只要你会计算，会画图，写文章时把这些指标都写上就够了！ 目前模型评价的主要内容都是来自于2017年发表于JAMA上面的一篇文章
Winnolin PK参数及BE分析
c573489167的博客
04-12 1万+
生物等效性（Bioequivalence , BE ）是指在同样试验条件下试验制剂和对照标准制剂在药物的吸收程度和速度的统计学差异。
机器学习之评价指标AUC的意义
AndyJ的学习之旅
09-09 6377
参考 概要 在互联网的排序业务中，比如搜索、推荐、广告等，AUC（Area under the Curve of ROC）是一个非常常见的评估指标。 AUC的理解 一般有两大类解释，一种是基于ROC线下面积，需要理解混淆矩阵，包括精确率、召回率、F1 值、ROC等指标的含义。另外一种是基于概率的解释，模型的排序能力。 AUC的排序特性 对比accuracy、precision等指标，AUC指标本身和模型预测score绝对值无关，只关注排序效果，因此特别适合排序业务。 为何与模型预测score值无关为何是很好
如何直观理解AUC评价指标？
热门推荐
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。
五分钟秒懂机器学习混淆矩阵、ROC和AUC
TechFlow的博客
04-29 1878
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章，我们来看看机器学习领域当中，非常重要的其他几个指标。 混淆矩阵 在上一篇文章当中，我们在介绍召回率、准确率这些概念之前，先讲了TP、FP、FN、和FP这几个值。我们再来简单地回顾一下，我们不能死记硬背这几个指标，否则很容易搞错，并且还容易搞混。我们需要从英文入手来理解，其中的T表示真，可以理解成预测正确...
量化价值投资总踩雷？加入社交媒体风险预警因子后，我的回撤降低了35%
最新发布
AI天才研究院
07-29 6879
摘要： 量化价值投资常因依赖滞后财务数据而频繁"踩雷"，导致超额回撤。本文提出通过社交媒体风险预警因子提前识别企业风险信号，构建融合自然语言处理与机器学习的动态风控体系。实证显示，整合Twitter、Reddit等平台的投诉、质疑、爆料等五类风险信号后，策略最大回撤降低35%，夏普比率提升28%。该方案突破了传统财务指标的时空局限，实现了从被动止损到主动预警的范式转换，为量化投资提供了全新的风险边界管理工具。
2023 Nature 健康系统规模的语言模型是通用预测引擎
叶庭云 成为自己的光
06-20 1323
展示了 NYUTron 在三个临床任务（住院病死率预测、合并症指数预测和再入院预测）和两个运营任务（保险索赔拒绝率预测和住院时间预测）上的表现。由于再入院预测在医学信息学文献中具有临床和运营重要性以及其有充分记录的历史，对其进行了详细分析。作者认为，使用编码器架构（BERT）的方法的灵活性，仅依赖于非结构化文本输入生成单个预测，是一种优点，我们预计未来将基于这种基本范例构建许多任务，以协助患者护理的多个方面和自动化医院运营。生成式 LLMs 也为整合到医疗工作流程提供了独特的机会。
AUC的含义——及线上线下不一致性分析
程序认生
05-14 3747
一、前言 在算法面试中，常常会被一个问题AUC的物理含义是什么。其物理含义是：测试任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score有多大的概率大于负类样本的score。 举例说明一下： 样本：y=1，y = 1， y=1， y = -1， y = -1， y = -1 模型1的预测：0.8，0.7，0.3，0.5，0.6，0.9 模型2的预测：0.1， 0.8， 0.9， 0.5， 0.85， 0.2 真实label中正负样本对为3*3=9 模型1：正样本score大于负样的对包括(y1
AUC的一些基础知识
得克特
12-23 2482
最近计算了搜索排序的auc指标，记录一下~AUC很大一个好处是其对正负样本比例不敏感 AUC：一个正例，一个负例，预测正样本为正的概率值比预测负样本为正的概率值还要大的可能性。 或者：从一堆0和1中，把1预测为1的概率比把0预测为1的概率大的概率。 百度百科：随机挑选一个正样本以及一个负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。 比较而言，第二个定义更好理解一些。 具体算法看下知乎的答案吧 如何理解机器学习和统计中的AUC？ 简单理解计算方式：将M+N个样本
过拟合问题总结
wxgaws的博客
10-14 922
阿里DIN论文中，auc只有0.6，但是一样会出现过拟合问题。
auc计算公式_Phoenix建模语言(PML)中AUC的计算方法
weixin_39641173的博客
11-27 1486
场景： 使用Phoenix建模语言(Phoenix Modeling Language,PML)制作模型的时候经常需要的一个操作是计算AUC，在PML中计算AUC的方法主要有两种，基于公式与基于积分。基于公式的AUC计算基于公式计算得到的AUC因为是解析解，所以其实相当于AUCinf，具体在基于公式计算AUC时又可以细分为两类，实现方式1：“定义二级参数的方法”使用“二级参数（Secondary）...
【杂纪】从ROC曲线到AUC值，再到Mann–Whitney U统计量
Joyliness
02-16 6935
统计检验中的两类错误 在进行假设检验时，分别提出原假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis），检验结果可能出现的两类错误： 原假设实际上是正确的，而检验结果却拒绝原假设，称为第一类/第一型错误（Type I error）、弃真错误 原假设实际上是错误的，而检验结果却接受原假设，称为第二类/第二型错误（Type II error）、取伪错误...
AUC值越大_分类器指标ROC曲线和AUC值
weixin_40008135的博客
11-19 1199
一直在忙老师布置的事情，好久都没有更新了。最近在做一个用神经网络搭建模型的分类任务。识别的准确率还不错，当把代码交给师兄的时候，他叫我把分类模型的指标ROC和AUC弄出来，以前学的时候还没有听说过这个知识点。今天把这个整理一下写出来，加深记忆。正文 对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score1，这几个值可以参考这篇文章：忆臻...
AUC直观理解
lmm6895071的专栏
10-11 656
文章目录AUC理解1. AUC 是什么？2. 如何计算AUCROC曲线的简单画法： AUC理解 1. AUC 是什么？ 相信这个问题很多玩家都已经明白了，简单的概括一下，AUC（are under curve)是一个模型的评价指标，用于分类任务。那么这个指标代表什么呢？这个指标想表达的含义，简单来说其实就是随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预...
显著性评价指标：眼注视点和目标检测指标（附参考论文）
像我这样的人
07-23 4298
显著性一般分为物体的显著性（saliency object detection）以及眼注视点（ eye fixation saliency）的显著性，虽然两者都能展现吸引用户注意力的物体或者区域，但是侧重点不同。物体的显著性主要在于图像中各个物体轮廓的检测，具体来说就是目标检测，语义分割等等都涉及到物体的显著性；而眼注视点的显著性更多是关注用户观看的区域，和用户的观看行为有联系。由于用户在观看全景视频时，往往会关注视频中比较突出的部分，所以两者也有交集
AUC：直观理解AUC为何会对正负样本数分布不均匀情况鲁棒
Leon_winter的博客
03-08 1万+
文章目录 随便造一组数据12正，12负，离开这个例子也可以，1表示实际的正例，0表示实际的负例子。假设我们的模型预测的分数从左到右逐渐下降， 1，1，1，1，0，1，1，1，0，1，1，0，1，0，0，1，0，0，0，1，0，0，0，0 ...
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