AUC详细解释

最新推荐文章于 2024-03-22 08:00:36 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/raul313/p/9757041.html

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AUC的Python实现：Scikitlearn实战
AI天才研究院
08-09 1216
AUC的Python实现：Scikit-learn实战 1.背景介绍 在机器学习和数据挖掘领域中,评估模型性能是一个重要的环节。常用的评估指标有准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数等。然而,这些指标在处理不平衡数据集
AUC在图像识别中的应用：提升识别精度的关键
AI天才研究院
08-06 1007
AUC在图像识别中的应用：提升识别精度的关键 1. 背景介绍 1.1 图像识别的重要性 在当今数字化时代,图像识别技术在各个领域扮演着越来越重要的角色。从安防监控、自动驾驶到医学影像分析,图像识别的应用无处不在。然而,如何提高
AUC的解释
DM&NLP
10-20 2700
预测         1 0   实 1 d, True Positive c, False Negative c+d, Actual Positive 际 0 b, False Positive a, True Negative a+b, Actual Negative
AUC详解
github_36268254的博客
11-22 3035
阅读目录 TPR、FPR&TNR 精确率Precision、召回率Recall和F1值 综合评价指标F-measure ROC曲线和AUC 参考内容 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False
ROC AUC详解
win_in_action的专栏
08-09 692
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 # ROC曲线 需要提前说明的是，我们这里只讨论二值分类器。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，
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
最全ROC/AUC解释
weixin_43193954的博客
05-18 653
模型评估方法汇总 $$$$ 混淆矩阵、模型度量指标：准确率、精确率、召回率、F1 值 混淆矩阵 *True Positive(TP)：将正类预测为正类的数量. True Negative(TN)：将负类预测为负类的数量. False Positive(FP)：将负类预测为正类数 → 误报 (Type I error). False Negative(FN)：将正类预测为负类数 → 漏报 (Ty...
auc和roc曲线解释_ROC曲线和AUC —解释
weixin_26752765的博客
09-04 2261
auc和roc曲线解释ROC (receiver operating characteristics) curve and AOC (area under the curve) are performance measures that provide a comprehensive evaluation of classification models. ROC(接收机工作特性)曲线和AOC(曲...
auc_java_AUC_置信度_分类算法_预测_
10-02
在IT领域，尤其是在机器学习和数据挖掘中，评估模型性能是一项至关重要的任务。...以上就是关于这个主题的详细解释，涵盖了理论和实践两个层面，希望能对你理解AUC和置信度在Java环境中的计算有所帮助。
plotroc.rar_AUC_ROC AUC_plotroc_roc_roc and auc
07-14
本文将详细解释ROC曲线的绘制过程、AUC的计算以及如何使用`plotroc.m`脚本来实现这一过程。 首先，ROC曲线的构建基于真阳性率（True Positive Rate, TPR）与假阳性率（False Positive Rate, FPR）的关系。真阳性率...
AUC的一些基础知识
得克特
12-23 2244
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
ROC与AUC
我们的征途是星辰大海
10-02 260
ROC与AUC
笔记︱统计评估指标AUC 详解
素质云笔记
09-25 1万+
文章目录1 AUC的两种解读视角：1.1 ROC曲线与坐标轴形成面积1.2 古典概率模型——求导AUC2 AUC的特性与优劣3 AUC多大才算好？4 线上、线下AUC差异较大成因分析4.1 业务场景使用AUC：点击模型与购买模型的差异4.2 线上、线下AUC有差异5 AUC逻辑升级 - GAUC参考文献 1 AUC的两种解读视角： 1.1 ROC曲线与坐标轴形成面积 AUC 的全称是 AreaUnderRoc 即 Roc 曲线与坐标轴形成的面积，取值范围 [0, 1]. Roc (Receiver ope
一文详解 ROC/AUC
xifenglie123321的博客
03-22 3732
AUC(area under the curve)是机器学习领域中一种常见且重要的模型评估标注，表示ROC(receiver operator characteristic)曲线下的面积。今天我们就和大家一起来梳理一下有关ROC/AUC的基本知识。在正式介绍ROC/AUC之前，我们还要再了解几个指标。
机器学习常用评估指标AUC简析——看懂AUC一文就够了
caizd2009的博客
07-25 1万+
什么是AUC？ AUC的定义是ROC曲线下的面积，实际意义为模型打分时将正例分数排在反例前面的概率。ROC曲线一般都会处于0.5-1之间，所以auc一般是不会低于0.5的，0.5为随机预测的auc。 什么是ROC曲线？ ROC中文名为：受试者操作特征（receiver operating characteristic curve）,源于二战雷达信号分析技术。 ROC曲线绘制：分别计算模型结...
ROC和AUC的原理及AUC计算方法
lzhfcao的博客
10-10 2739
1.非均衡分类问题 在大多数情况下不同类别的分类代价并不相等，即将样本分类为正例或反例的代价是不能相提并论的。例如在垃圾邮件过滤中，我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件，还有在癌症检测中，宁愿误判也不漏判。在这种情况下，仅仅使用分类错误率来度量是不充分的，这样的度量错误掩盖了样例如何被错分的事实。所以，在分类中，当某个类别的重要性高于其他类别时，可以使用Precison和Rec...
AUC含义的通俗理解
qq_38032064的博客
03-17 2万+
AUC含义的通俗理解 假设有一个分类器，并且该分类器可以得到将一个样本预测为正的概率，并将此概率称为这个样本的得分。 首先说一下AUC的含义：随机给定一个正样本和一个负样本，用一个分类器进行分类和预测，该正样本的得分比该负样本的得分要大的概率。 那么应该如何理解这个含义呢？首先我们要知道ROC曲线是怎么画出来的。而AUC即ROC曲线下面的面积。 1. 混淆矩阵 （图源：https://www.z...
AUC计算方法总结
热门推荐
pzy20062141的专栏
09-24 12万+
1.  最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。由于我们的测试样本是有限的。我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此，计算的AUC也就是这些阶梯 下面的面积之和。这样，我们先把score排序(假设score越大，此样本属于正类的概率越大)，然后一边扫描就可以得到我们想要
请解释AUC的计算原理
最新发布
06-05
<think>嗯，用户已经明确要求详细解释AUC的计算原理，结合之前关于混淆矩阵指标的讨论，看来用户正在系统学习分类模型评估方法。用户可能正在准备面试或实验报告，需要严谨的数学推导和可落地的代码实现。从对话历史看，用户对混淆矩阵基础概念（TP/FP等）已有理解，现在需要深入AUC的机制。特别值得注意的是，用户引用的材料中提到了“ROC曲线方程未知”的困惑点，这提示我需要重点解决AUC数值计算的实现问题。准备分三个层次展开：第一层用几何定义建立直观认识——说明AUC本质是曲线下面积，补充图形示例的缺失（用户引用的资料缺少可视化案例）；第二层解析数学本质——证明AUC与概率统计的关系，用户引用的[^3]提到二分类模型输出概率的特性，正好衔接；第三层演示计算方法——针对用户引用[^2]中链接失效的问题，直接给出两种主流算法（梯形法和排序法）的完整实现。特别关注工程场景：用户可能是程序员背景，会在代码注释中加入时间复杂度说明（如排序法$O(n\logn)$），并警告样本平衡问题——这呼应了历史对话里“AUC对类别不平衡敏感”的注意事项。注意到用户要求行内公式必须用$...$格式，需确认所有概率表达式都正确渲染，比如调整条件概率的书写格式。对于需要引用的内容，在机器学习系列篇的混淆矩阵说明处[^3]添加标识。最后构建的对比场景也很关键：用户之前问过指标选择问题，补充ROCvsPR曲线的应用差异能形成知识闭环。</think> 以下是关于AUC计算原理的详细解析，结合混淆矩阵和机器学习评估框架： ### 一、AUC的数学本质 AUC（Area Under ROC Curve）是ROC曲线下的面积，其核心原理是**概率排序能力评估**。其数学定义为： $$AUC = P(\hat{p}_+ > \hat{p}_-)$$ 其中： - $\hat{p}_+$：随机正例样本的预测概率 - $\hat{p}_-$：随机负例样本的预测概率 **等价于**：随机选取一个正例和一个负例，模型对正例的预测概率高于负例的概率[^1][^2]。 ### 二、计算原理（基于排序） #### 1. 基础步骤 ```mermaid graph TD A[计算样本预测概率] --> B[按概率降序排序] B --> C[设定多个阈值] C --> D[计算各阈值下的FPR/TPR] D --> E[绘制ROC曲线] E --> F[计算曲线下面积] ``` #### 2. 实现算法（O(n log n)复杂度） **公式推导**： 设正例样本数为$P$，负例样本数为$N$，$rank_i$表示第$i$个样本的排序位次 $$AUC = \frac{\sum_{i \in \text{正例}} rank_i - \frac{P(P+1)}{2}}{P \times N}$$ **示例计算**： | 样本 | 真实标签 | 预测概率 | 排序位次 | |------|----------|----------|----------| | A | 1 (正例) | 0.95 | 5 | | B | 0 (负例) | 0.87 | 4 | | C | 1 (正例) | 0.92 | 3 | | D | 0 (负例) | 0.68 | 2 | | E | 1 (正例) | 0.75 | 1 | $$AUC = \frac{(5+3+1) - \frac{3(3+1)}{2}}{3 \times 2} = \frac{9 - 6}{6} = 0.5$$ #### 3. Python实现 ```python import numpy as np def auc_calculation(y_true, y_pred): pos_idx = np.where(y_true == 1)[0] neg_idx = np.where(y_true == 0)[0] # 获取正例预测概率排序 sorted_pred = np.argsort(y_pred)[::-1] rank = np.zeros(len(y_true)) for i, idx in enumerate(sorted_pred): rank[idx] = i + 1 # 计算AUC sum_rank = sum(rank[pos_idx]) return (sum_rank - len(pos_idx)*(len(pos_idx)+1)/2) / (len(pos_idx)*len(neg_idx)) # 验证示例 y_true = np.array([1, 0, 1, 0, 1]) y_pred = np.array([0.95, 0.87, 0.92, 0.68, 0.75]) print(f"AUC = {auc_calculation(y_true, y_pred):.3f}") # 输出 AUC = 0.500 ``` ### 三、ROC曲线与AUC的关系 **ROC空间特性**： - 横轴（FPR）: $\frac{FP}{TN+FP}$ - 纵轴（TPR）: $\frac{TP}{TP+FN}$ 理想模型ROC曲线趋近左上角（$AUC=1$），随机猜测为对角线（$AUC=0.5$） ```mermaid graph LR T[阈值调整] --> A[预测概率分布变化] A --> B[TPR/FPR动态变化] B --> C[生成ROC点] C --> D[连接成曲线] D --> E[积分计算面积] ``` ### 四、优势与局限 **优势**： 1. 与阈值无关：评估模型整体排序能力 2. 对样本不平衡不敏感（对比Accuracy） 3. 直观反映召回率-误报率权衡 **局限**[^3]： 1. 无法直接优化模型参数 2. 高AUC不代表高精确率（尤其在负例主导时） 3. 需配合PR曲线分析（如正例<1%时） ### 五、典型应用场景 1. **风控模型**：区分正常/欺诈交易（排序能力>绝对概率） 2. **推荐系统**：用户点击率预测（优化商品排序） 3. **医学诊断**：平衡漏诊率与误诊率（如癌症筛查） ---
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