关于AUC计算公式推导

最新推荐文章于 2025-05-28 16:00:05 发布
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分类专栏： 推荐系统

基本公式推算

基本排名的公式推算

注：推荐系统的评估指标就是AUC，之前看过AUC的公式，网上很多讲解AUC的帖子讲的都不是很清楚，实现起来都是调包，今天早上突然看到学习资料里面有一个pdf文件(这个文件也没有备注是谁写的，哈哈哈)介绍AUC的公式推导的，讲的比较清楚，我看懂啦，分享给大家！

模型评价(一) AUC大法
weixin_34148340的博客
07-29 2269
问题： AUC是什么 AUC能拿来干什么 AUC如何求解（深入理解AUC） AUC是什么 混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础，毫无疑问也是理解AUC的基础。丰富的资料介绍着混淆矩阵的概念，这里用一个经典图来解释混淆矩阵是什么。显然，混淆矩阵包含四部分的信息： True negative(...
auc计算公式推导与Python代码实现
wxgaws的博客
03-20 1443
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
数据分析（1）描述分析
vanni01的博客
09-09 708
一、基本统计分析 1、样本均值： 2、样本中位数： 3、样本分位数 4、样本众数 5、样本极差 6、样本方差：SUM((样本值-样本均值)^2 )/n-1 7、样本标准差：POWER（样本方差，2） 8、频数：样本值出现次数 9、峰度：大于0比标准正太陡，小于0比正太分布平缓 10、偏度：大于0峰值靠右侧，小于0峰值靠左侧 11、Z分位：样本值与样本均值相差多少个标准差（标准差倍数） 12、T分位：Z分位的线性变换（为了数据更好看一些） 二、探索分析 1、正态性检验：样本是否符合正太分布 2、卡方检验：交叉
推荐系统中的AUC计算方式详解
最新发布
Skydzl的博客
05-28 975
为指示函数（正样本预测值大于负样本时为 1，否则为 0）。实际在计算时，如果正样本预测值等于负样本时，值为0.5。对于桶内的正序对，分桶法近似计算为桶内正负样本对数的一半，即。：将预测值分桶，统计每个桶内的正负样本数，近似计算 AUC。遍历所有正负样本对，统计正样本预测值高于负样本的次数。通过排序预测值，利用正样本的排名和计算 AUC。个正样本，假设和该正样本组成正序对的数量为。：将所有样本按预测值从低到高排序。）的负样本构成正序对的数量为。个正样本，与所有之后的桶（为模型对样本的预测分数。
CTR 预测理论（十五）：分类评价指标 AUC 总结（优缺点、计算公式推导）
Dby_freedom的博客
05-04 1万+
个人复习总结分类评价指标 ROC，AUC 时候，私以为 AUC 作为 CTR 预估常用离线评估指标，有着丰富的含义和特性，现对其含义、优缺点、用途、计算公式推导等做一个盘点。
AUC计算
zr7116的博客
02-28 604
一、roc曲线 1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity) 纵轴：真正类率(true postive rate TPR)灵敏度，Sensitivity...
AUC计算公式推导
NT的博客
12-24 4075
AUC计算公式推导 基本公式推算 基本排名的公式推算 2.详解如何计算AUC？ 计算AUC时，推荐2个方法。方法一：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。，其中， 这样说可能有点抽象，我举一个例子便能够明白。 ID label pro A 0 0.1 B 0 0.4 C 1 0.35 D 1 0.8 假设有4条样本。2个正样本，2个负样本，那么
AUC的计算公式推导1
08-04
AUC计算公式推导 概率论是机器学习中一个重要的分支，它的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、统计学等领域。在机器学习中，AUC（Area Under the ROC Curve）是一种常用的评价指标，它可以评估分类模型的...
形象理解AUC计算公式
yijuan_hw的专栏
10-19 4436
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...
auc计算公式
03-28
### AUC指标的详细计算公式及推导过程 #### 什么是AUC？ AUC（Area Under Curve），即ROC曲线下的面积，用于衡量二分类模型的质量。其值范围在0到1之间，越接近1表示模型性能越好[^3]。 #### ROC曲线定义 ROC...
机器学习学习笔记（2）——ROC、AUC与loss公式的推导过程
LiQZ的博客
08-22 4697
ROC与AUC是我看的很累的一节，主要是公式推导过程太复杂了，并且南瓜书上也没有写的特别明白计算过程，于是我就自行推导了一次两个公式，并且还有些许自己的理解。 本文使用的例子是南瓜书上的例子，南瓜书链接我会放在最后。 目录一、ROC1. 概念2. 绘制方法2.1 我的方法2.2 书上的方法2.3 两者的关系2.4 性能评价二、AUC1. 概念2. 计算三、loss1. 概念2. 计算四、参考 一、ROC 1. 概念 ROC全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Character.
auc计算逻辑
霜叶的博客
06-14 2432
aucyuan https://zhuanlan.zhihu.com/p/84035782
AUC的计算
Yage的博客
03-28 660
AUC顾名思义就是ROC曲线下的面积，一种计算方法是直接计算面积；另一种方法是假设分类器的输出是样本属于正类的socre（置信度），则AUC的物理意义为，任取一对（正、负）样本（这里的正负样本是实际的正负样本，不是预测出的正负样本），正样本的score大于负样本的score的概率。关于AUC的博文如下： [1] https://mp.weixin.qq.com/s/zeOviV1rjcSSwk79...
【携程】计算AUC
sclczk的博客
09-05 219
AUC计算方法：https://blog.youkuaiyun.com/qq_22238533/article/details/78666436 #include<iostream> #include<algorithm> #include<cmath> #include<queue> #include<stack> #include<st...
AUC如何计算
沐叔
02-27 4000
AUC计算 AUC简言 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通俗易懂的...
auc是怎么计算的？
热门推荐
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.
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