深度学习基础----ROC曲线和AUC值

最新推荐文章于 2025-05-09 23:43:43 发布
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分类专栏： 深度学习基础 文章标签： 机器学习
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版权
ROC曲线
所念皆星河
10-05 511
它通过在不同阈值下计算模型的真阳性率（True Positive Rate, TPR）和假阳性率（False Positive Rate, FPR）来全面评估分类器的表现，随着机器学习的发展，尤其是在医疗诊断、欺诈检测和金融风险控制等领域，ROC曲线成为衡量分类器性能的标准方法。这里绘制随机森林模型在多分类任务中的ROC曲线，包括每个类别的ROC曲线、宏平均ROC曲线以及随机猜测的参考线，图中还显示了每个类别及宏平均的AUC值，用于评估模型的分类性能，具体解释前文已给出。一般情况下，AUC值可以这样理解。
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 1804
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。
深度学习中Roc曲线
qq_43308156的博客
05-18 1208
Roc曲线
【机器学习解惑】什么是ROC曲线，解决了什么问题
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
04-01 1411
在二分类任务中，我们通常需要对分类器的预测性能进行评估。除了常用的准确率（Accuracy），也常使用精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score等指标。但在很多场景下，由于正负样本不平衡、不同类型错误的代价差异等原因，仅凭一个或几个简单指标并不能全面反映模型的性能。ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线及其衍生指标AUC（Area Under the Curve）就是在这种背景下产生并被广泛使用的指标之一
深度学习中ROC曲线和PR曲线及引申的相关知识
weixin_41714523的博客
05-04 1440
接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（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（代表第二章的阈值）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。接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线 [1]。
python 计算曲线面积_机器学习中的AUC-ROC曲线
weixin_39672443的博客
11-20 736
AUC-ROC曲线你已经建立了你的机器学习模型-那么接下来呢？你需要对它进行评估，并验证它有多好(或有多坏)，这样你就可以决定是否实现它。这时就可以引入AUC-ROC曲线了。这个名字可能有点夸张，但它只是说我们正在计算“Receiver Characteristic Operator”(ROC)的“Area Under the Curve”(AUC)。别担心，我们会详细了解这些术语的含义，一切都将...
ROC曲线与AUC值
PingBryant的博客
04-19 3753
根据上一篇博文（如何解释准确率、精确率与召回率？）中对相关概念的定义，引入“真正例率”（True Positive Rate，简称TPR）和“假正例率”（False Postive Rate，简称FPR）。 TPR和FPR的定义为： 假正例率：对应的是真实负样本中分类结果为正样本的比例； 真正例率：对应的是真实正样本中分类结果为正样本的比例。 ROC曲线（接受者操作特性曲线，receiver operating characteristic curve）的横坐标为假正例率，纵坐标为真..
逻辑回归的ROC曲线与AUC值：原理与代码实现
最新发布
AI天才研究院
05-09 876
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。在评估逻辑回归模型的性能时，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）和AUC值（Area Under the Curve）是非常重要的指标。本文的目的是深入介绍ROC曲线和AUC值的原理，并通过Python代码展示如何在逻辑回归模型中计算和绘制它们。范围涵盖了从基本概念的解释到实际代码的实现，以及相关的数学模型和应用场景。背景介绍：介绍文章的目的、范围、预期读者和文档结构。
深度学习项目开发实战_数据建模实战-泰坦尼克号示例_编程案例解析实例详解课程教程.pdf
05-08
模型训练完成后，我们会使用交叉验证和各种评估指标（如准确率、精确率、召回率和AUC-ROC曲线）来评估模型性能，以确保模型的可靠性和泛化能力。 通过深入理解线性模型，我们可以逐步掌握更复杂的深度学习技术，...
【数据挖掘模型评估】：AUC-ROC曲线深度剖析及应用
[【数据挖掘模型评估】：AUC-ROC曲线深度剖析及应用](https://us.v-cdn.net/6030995/uploads/lithium_attachments/image/serverpage/image-id/197iD52A116307C7E332/roc.png) # 1. 数据挖掘模型评估基础 在数据挖掘...
机器学习模型评估：交叉验证与ROC曲线
shejizuopin的博客
04-03 976
交叉验证是一种统计学方法，用于评估机器学习模型在独立数据集上的性能。其基本思想是将数据集划分为多个子集（或“折”），进行多次训练和测试，以评估模型的稳定性和泛化能力。ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的工具。它以真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵轴，假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横轴，绘制出不同阈值下的分类器性能。ROC曲线下的面积（AUC）是衡量分类器性能的重要指标，AUC值越接近1，说明分类器性能越好。
ROC 曲线和 AUC 值
luoganttcc的博客
07-08 561
P N 合计 T TP FN P F FP TN N 合计 P’ N’ P+ N 混淆矩阵的四个术语：真正例 / 真阳性（TP），真负例 / 真阴性（TN），假正例 / 假阳性（FP）、假负例 / 假阴性（FN）。 2、分类器涉及的常见评估度量： 度量 公式 准确率 （TP+TN）/（P+N） 错误率 （FP+FN）/（P+N） 真正例率 / 召回率 / 查全率 TP / (TP+FN） 真负例率 TN / N 查准率 / 精度 TP / P’...
ROC曲线和AUC
飞机的博客
02-07 892
以生物化验举例来说，ROC曲线横坐标就是假阳性率FPR= FP / (FP + TN)，纵坐标是真阳性率TPR=TP/ (TP+ FN)，曲线上每个点都对应一个阈值（预测阳性的概率P大于阈值就认为是阳性，小于则认为是阴性）。AUC则是ROC曲线以下的面积，面积越大证明分类器的效果越好。 详细说明如下： 针对一个二分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但
深入解析ROC曲线及其应用
qlkaicx的博客
07-08 4279
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），即受试者工作特征曲线，是一种用于评估分类模型性能的工具。它通过展示真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）之间的权衡关系，为模型的性能提供直观的图形表示。ROC曲线是评估分类模型性能的强大工具。通过展示真阳性率和假阳性率之间的权衡关系，ROC曲线能够帮助我们选择最优分类器和最佳阈值。理解和正确使用ROC曲线，对于提升模型性能和进行模型比较具有重要意义。重点内容ROC曲线展示真阳性率与假阳性率之间的关系。
如何理解ROC曲线和AUC值
Kp0fS的草稿纸
10-07 2134
1、ROC曲线下的面积就是AUC值。 2、如何绘制ROC曲线，通过改变不同的阈值，每个阈值都可以得到一个混淆矩阵，通过混淆矩阵，可以计算出假阳性率和真阳性率。即该坐标系下的一个点。将阈值从0，调整到1，即可绘制出整个模型的ROC曲线。 3、ROC曲线越靠近左上角，意味着，模型越棒； 4、以上的结论针对的是2分类。如何计算多分类的ROC曲线，最简单的一种方案就是通过平均来计算。即给定一个阈值，然后计算每一个类的结果，通过平均得到一个点。以此类推，绘制出整个模型的ROC曲线，计算得到ROC的曲线...
【深度学习】——性能指标（ROC、MAP、AUC等）
python_AI_fans的博客
08-31 1万+
一、分类任务性能指标 1、混淆矩阵 2、精确度ACCURACY = 正确数/总数 3、查全率（RECALL）——真正正样本中预测正确的比例 4、查准率（precision）——预测为正样本中的预测正确的比例 5、F-score——对查准率和查全率进行结合的一个参数 6、ROC曲线与AUC 1) 真正率：TPR——RECALL 2）假正率：FPR = FP /（TN+FP） 3)AUC——由TPR-FPR曲线（ROC）包围的面积 7、P-R曲线与AP 1）P-R曲线——Prec
机器学习中常用的概念：ROC曲线和AUC值，到底是什么？
m0_72274883的博客
01-08 2737
ROC曲线和AUC值是评价分类监督学习性能的重要量度指标。ROC曲线又被称为“接受者操作特征曲线”“等感受性曲线”，主要用于预测准确率情况。最初ROC曲线运用在军事上，现在广泛应用在各个领域，比如判断某种因素对于某种疾病的诊断是否有诊断价值。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映，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。ROC曲线下方的区域面积又被称为AUC值，是ROC曲线的数字摘要，取值范围一般为0.5~1。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰地说明哪个……
Deep Learning中常见图、线的绘制 -- ROC、PR、箱线图、折线图、损失变化图
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奋斗の博客
11-26 1万+
前言 一篇好的论文中图和表是必不可少的，本人结合自己写论文过程中用到的一些图、线，并对此稍加整理整合，汇总成本文。本文基于Python语言实现。 一、ROC曲线 二、PR曲线 三、折线图 四、箱型图 五、损失变化图 参考文献 ...
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