auc计算公式的理解

最新推荐文章于 2025-03-26 23:07:32 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： auc
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对于auc的计算参考

https://blog.youkuaiyun.com/qq_22238533/article/details/78666436

https://www.zhihu.com/question/39840928?from=profile_question_card

M是正样本的个数，N是负样本的个数

如何理解分子，下面是我个人的理解。、

总体原则：负样本数 = 样本总数 - 正样本数，然后构造样本总数

每次取概率不同的正样本，其排序也不一样，构造样本总数的表达方式也不一样

rank1,   样本总数为rank1

rank2 , 再加1个就是样本总数，为rank2 + 1

rank3 , 再加2个就是样本总数，为rank3 + 2

如此类推

对预测的概率值进行从大到小排序，排名第一的为rank1，此时总样本的个数也是rank1(M+N)，那么负样本的个数就是样本总数-负样本数 = rank1 - M。此时排名为rank1的正样本与负样本的组合数就是负样本的个数 

接下来计算rank2时负样本的个数，样

最低0.47元/天 解锁文章
auc计算公式推导与Python代码实现
wxgaws的博客
03-20 1415
参考 AUC计算方法与Python实现代码 python计算auc指标 代码 def calAUC(prob,labels): f = list(zip(prob,labels)) rank = [values2 for values1,values2 in sorted(f,key=lambda x:x[0])] rankList = [i+1 for i in range(len(rank)) if rank[i]==1] posNum = 0 negNum = 0 for
AUC的计算
07-09 4869
AUC的计算方法
ROC 曲线与 AUC 计算：模型评估的深度解析
最新发布
青蛙博客
03-26 1129
本文全面解析了二分类模型评估中 ROC 曲线的核心概念、解读要点及实战分析步骤，并通过简单实例详细演示了 AUC 值的手动计算过程，对比工具库计算结果，帮助读者深入理解模型性能评估的关键指标与方法，为实际应用中的模型优化提供理论基础与实践指导。
auc计算逻辑
霜叶的博客
06-14 2382
aucyuan https://zhuanlan.zhihu.com/p/84035782
AUC计算
赵大宝的博客
06-16 1571
AUC: Area Under Curve, 默认为ROC(receiver operating characteristic curve) Curve, 也可以指定PR(Precision Recall) curve。 由于ROC曲线的X轴为False Positive Rate，Y轴为True Positive Rate，AUC是可以指 随机给定一个正样本和一个负样本，分类器输出该正样本为正的 比 输出该负样本为正 要大的概率，即 AUC = P(P_tpr > P_fpr). AUC的计算方法
auc是怎么计算的？
ustbbsy的博客
06-29 1万+
1 roc曲线计算auc 我们都知道auc是roc曲线下的面积，但这种计算不方便 2 公式计算auc 有另外一种计算方法： 任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score大于负类样本的score的概率 公式如下 M 是正样本的个数，N是副样本的个数 值得是第i个样本的序号。对所有的预测样本的score进行从小到大的排序，然后从1进行标号。 原始样本 模型打分 0.8 0.5 0.6 0.3 0.4.
形象理解AUC计算公式
yijuan_hw的专栏
10-19 4265
形象理解AUC计算公式 AUC是评价一个二分类器性能的主流数值指标，定义为ROC曲线下方的面积，但这个算起来比较复杂，需要统计假阳性。另一个定义更直观，随机给一个正样本和一个负样本，多大概率正样本的score更高。 换一种说法，假设正样本有MMM个，负样本有NNN个，在所有M∗NM*NM∗N个正负样本对中，有多少正样本比负样本分高。提高AUC意味着，将所有样本按score排序，正样本要尽量排在负样...
模型评估效果AUC计算与理解
qq_41126685的博客
08-26 2018
AUC只适用于二分类，多分类的话用准确率评估。 AUC是评估负样本排在正样本前面的概率。先来看一组数据（auc.txt），这里可以把0理解为不点击，1理解为点击： 1 0.229666436463 0 0.0942608791075 0 0.150107556408 0 0.112049436444 1 0.12203849468 0 0.175578544387 0 0.237236038873 其中第一列代表真实label，第二列代表预测为1的概率。 AUC的计算方法为： cat auc.txt |
AUC的计算方法
热门推荐
SCUT_Sam
11-29 12万+
摘要: 在机器学习的分类任务中，我们常用许多的指标，诸如召回率（Recall）、准确率（Precision）、F1值、AUC等。 那么，如果如果手动计算AUC应该要怎么计算呢？相信大家很多时候都是用写好的库直接计算，可能对AUC计算不太了解，下面这篇文章就简单的概述一下AUC的计算方法。 （注：本文的重点其实不在于阐述什么是AUC。因为网上关于这方面的文章实在太多了。但是对于AUC的计算的文
AUC计算方法与Python实现代码
09-17
AUC（Area Under the Curve），全称为曲线下面积，是评估二分类模型性能的重要指标，特别是在预测结果不确定...通过Python实现，我们可以方便地将AUC计算集成到模型训练和验证流程中，以便对模型进行有效的比较和优化。
AUC公式原理详解
Jacquelin_1的博客
04-09 3548
AUC：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，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。 开始抽样： 在有M个正样本,N个负样本的数据集里。一共有MN对样本（一对样本即，一个正样本与一个负样本）。统计这MN对样本里，正样本的预测概率大于负样本的预测概率的个数。 计算： （一） 2个正样本：C,D 2个负样本：A,B 样本对：(C,A) (C,B...
AUC的两种计算方式
凝眸伏笔的博客
08-02 2万+
推荐 搜索场景下的auc理解_凝眸伏笔的博客-优快云博客_搜索auc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，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的比例。：真正率FPRate的意义是所有真实类别为0的样本中，预测类别为1的比例。：假正率AUC的优势:AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价。...
2. AUC的四种计算方法
qz的博客
10-05 6954
1. 定义法 POC曲线横轴为FPR：假正例率，纵轴为TPR：真正例率。 AUC其实就是ROC曲线下的面积： m为总样本个数 2. 排序损失法 形式化的看，AUC考虑的是样本预测的排序质量，因此与排序误差有紧密联系。 给定 m+ 个正例和m-个反例，令D+和D-分别表示正、反例集合，则排序损失定义为： 解释：排序是按照样本被预测成正例的概率由大到小降序排列。理想中的预测是正例都排在反例的前面。但是不一定会是理想的，有可能出现了损失：有的反例出现在了正例的前面，但是要怎样计算这种损失呢？ 遍历每一个反例
精度，AUC，查准率，查全率，F值
weixin_37936515的博客
10-21 1212
(http://note.youdao.com/noteshare?id=65c4f1058deb6405cc8e8be7a9a3fed1&sub=25C181F97A324C92A29B0B447C88287B)
AUC原理详细讲解
Ezra521的博客
06-09 1万+
一、AUC含义 首先，在试图弄懂AUC和ROC曲线之前，首先要彻底理解混淆矩阵的定义！ 混淆矩阵中有着Positive、Negative、True、False的概念，其意义如下： 称预测类别为1的为Positive（阳性），预测类别为0的为Negative（阴性）。 预测正确的为True（真），预测错误的为False（伪）。 对上述概念进行组合，就产生了如下的混淆矩阵： 然后，由此引出True Positive Rate（真阳率）、False Positive（伪阳率）两个概念： TPRate=TPT
ROC曲线，AUC面积
dili8870的博客
03-24 3441
　　AUC(Area under Curve)：Roc曲线下的面积，介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。 　　首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，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，AUC值越大，当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，从而能够更好地分类。 1. 什么是...
AUC计算公式及python代码
qq_37668436的博客
03-20 7384
前言 auc的主要用于分析二分类的准确率，并且主要是对回归任务做分析，当然分类也阔以。 计算原理 一个原理是roc曲线的面积，但是比较复杂，代码不好实现所以基本上不会那么写，还一个是基于rank的公式计算，原理比较复杂，本文介绍最简单的实现。 计算原理： 遍历正负样本对 正样本的概率大于负样本，auc += 1 正样本的概率等于负样本，auc += 0.5 正样本的概率小于负样本，auc += 0 遍历完毕，auc = auc / 正负样本对数 举个例子： label = [1, 0, 0,] pre
【概率统计】从统计角度理解AUC：一步步揭开神秘面纱
拾一滴清水的博客
07-10 1480
AUC作为分类模型性能的评价指标，其统计意义在于衡量一个随机选择的正样本的预测概率大于一个随机选择的负样本的预测概率的概率。
游戏指标专业术语
流子的专栏
10-23 3657
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AUC计算公示
03-24
AUC计算公式 AUC可通过以下两种方法计算： **方法一：积分法（梯形法则）** 将ROC曲线的点按阈值排序，计算相邻点构成的梯形面积之和： $$ \text{AUC} = \sum_{i=1}^{k-1} \frac{(TPR_{i+1} + TPR_i) \cdot (FPR_{...
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