ROC曲线理解

最新推荐文章于 2025-12-19 14:42:59 发布
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#机器学习

这篇博客详细探讨了人工智能在信息技术领域的应用，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等关键技术。作者深入浅出地解释了这些技术的工作原理，并分享了如何在实际项目中实施的实践经验。此外，还讨论了数据安全和隐私保护的重要性，以及新兴的区块链技术在保障信息安全方面的作用。
ROC曲线
所念皆星河
10-05 703
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。
ROC曲线理解2 通过 ROC 曲线输出 ：特定误报率要求下的准确率（误报率即假阳率 正常人0类→生病的人1类 小于1%）
weixin_45840973的博客
08-01 402
通过ROC曲线输出 ：特定误报率要求下的二分类准确率（误报率即假阳率 正常人0类→生病的人1类 想让正常人的误报率在1%以下 ：
Ubuntu20.04安装cuda10.1
wwlswj的博客
05-26 3万+
安装前准备 首先要查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本。 在终端执行以下命令： nvidia-smi 如果**CUDA Version: …**这里的版本号大于等于10.1（我这里的是10.2），就可以安装cuda10.1. 关键点：gcc降级 因为Ubuntu20.04自带的gcc版本为9.3，而cuda10.1不支持gcc-9，因此要手动安装gcc-7，命令如下： sudo apt-get install gcc-7 g++-7 安装完gcc-7，系统中就存在两个版本
信用评分的简单小结（ROC，IV，WOE）
10-15 7217
转自：http://chen.yi.bo.blog.163.com/blog/static/150621109201011115616880/ 由于专业的关系，我学习信用评分的时候往往最关注模型那一块，前段时间一直有很多困惑，这周认真地看了一篇文章，终于有一点点明白了，所以来简单地小结一下（这事儿不能说得太细），小结完了我得学习cURL去了。 最常见的用于信用评分的模型就是logist
推荐系统常用名词
weixin_43087913的博客
08-09 723
1. 播放类指标 VV(Video View，播放数)，是指在一个统计周期内，视频被打开的次数之和。 CV(Content Views，内容播放数)，是指在一个统计周期内，视频被打开，且视频正片内容（除广告）被成功播放的次数之和。 由于用户在广告播放的时候流失，所以CV＜VV。 2. 浏览类指标 PV(Page View，浏览量)，是指在一个统计周期内，浏览页面的数之和。 UV(Unique Visitor，访客数)，是指在一个统计周期内，访问网站的人数之和。 其中，PV的统计方式很容易理解，通常
机器学习之ROC曲线理解
Amy_lxq的博客
04-24 6845
ROC曲线 1、roc曲线 曲线的坐标分别为真正例率（TPR）和假正例率（FPR），定义如下： 真正例的个数是实际值为正例被预测成为正例的值得个数，TPR是预测结果中真正例占实际值中正例的比例； 反正例的个数是实际值为反例被预测成为正例的值得个数，FPR是预测结果中反正例占实际值中的反例的比例； 很多学习器是为测试样本是产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值分...
机器学习中的ROC曲线理解和实战
ouzhong11的博客
10-23 7936
ROC最简单的理解，一看就懂了
PR曲线和ROC曲线理解
qm5132的博客
08-30 7366
PR曲线和ROC曲线是数据挖掘中2个常见的评估指标（对于二分器而言），理解如下： 一、pr曲线： 1）y轴为precision，x轴为recall。 2）pr曲线上各个取值为当前p下，样本判断结果：大于p的为正样本，反之为负样本。 3）pr曲线从左到右的取值点，为p值降序下的锚点。 4）随着p值降低，越多样本判为正样本，recall不断增大，而precision则计算大于p的那些样本的p...
机器学习基础（1）- ROC曲线理解
sxj的专栏
10-31 2381
本文用于理解ROC曲线的定义，绘制过程及其应用实现，主要用于自我温习回顾基础 基本目录如下： 什么是ROC曲线？ 1.1 ROC曲线的历史 1.2 ROC曲线的定义 1.3 ROC曲线的应用场景 如何绘制ROC曲线？ 2.1 ROC曲线的绘制原理 2.2 ROC曲线绘制的Python实现 ------------------第一菇 - 什么是ROC曲线-------...
roc曲线的意义_ROC曲线分析
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weixin_39655377的博客
12-19 3万+
作者：柏安之 封面：自己想吧01ROC曲线的主要作用(1)ROC曲线可以很容易地查出一个分类器在某个阈值时对样本的识别能力。(2)可以借助ROC曲线选择出某一诊断方法最佳的诊断界限值。ROC曲线越是靠近左上角，试验的FPR越高和FPR越低，即灵敏度越高，误判率越低，则诊断方法的性能越好。可知ROC曲线上最靠近左上角的ROC曲线上的点其灵敏度和特异度之和最大，这个点或是其邻近点常被称为诊...
利用Python画ROC曲线和AUC值计算
09-21
总结来说，了解并掌握如何利用Python绘制ROC曲线和计算AUC值，对于理解和评估二分类模型的性能至关重要。在机器学习项目中，我们常常使用这些工具来比较不同模型的效果，从而选择最优模型进行部署。同时，优化计算...
机器学习高阶教程＜3＞统计学习理论进阶
2303_77568009的博客
12-16 1471
你是否经历过模型在训练集上表现完美，在测试集上却一塌糊涂？这背后是训练误差与泛化误差的鸿沟。本文带你深入统计学习理论的核心，用生活化类比拆解VC维、Rademacher复杂性等“烧脑”概念，揭示它们如何共同编织泛化误差边界这张“安全网”。通过直观的可视化代码，你将看到直线分类器为何只能“打散”3个点而非4个点，以及不同模型在噪声标签下的不同表现。最后，这些理论将落地为三个实战解决方案，帮你从“凭经验调参”升级为“靠理论导航”的理性设计者。
01.需要了解的五种机器学习类型
AI算法蒋同学的博客
12-18 514
ML 是计算机科学、[数据科学]和[人工智能] (AI) 的子集，它使系统能够从数据中学习和改进，而无需额外的编程干预。ML 模型不依赖用于性能优化的显示指令，而是采用算法和统计模型，以根据数据模式和推论来部署任务。换句话说，ML 利用输入数据来预测输出，并随着新数据的出现不断更新输出。例如，在零售网站上，机器学习算法通过根据购买历史提出建议来影响消费者的购买决策。
Day37 深入理解SHAP图
weixin_47193046的博客
12-15 647
年龄+0.02影响很小，把模型的决策分解到每个特征上。基准值 = 没有任何特征信息时的"默认"预测(相当于"0”的起点)，这个值一般就是平均值，把训练集的所有样本都输入模型，得到所有预测值取平均值，在没有关于这个特定样本的区分性信息时，最合理的猜测就是平均值。到这里你可能心想，这样是不是很类似于线性回归的特征前的系数 y=ax1+bx2+cx3，那既然如此，我直接选择用线性回归的系数作解释，那岂不是更好?三人合伙前，收入是 0，三人合伙后，收入是 100万，要分配的"蛋糕"就是 100万-0=100 万。
机器学习008:监督学习【回归算法】（逻辑回归）--AI世界的“是非判断题大师”
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
12-19 446
逻辑回归，这位AI世界的“是非判断题大师”，其核心价值用简洁、可解释的线性模型，为二分类问题提供一个坚实的概率化解决方案。它就像你学习人工智能旅程中的第一把钥匙。如何将现实问题转化为数学特征，如何用概率来表达不确定性，以及如何通过优化来逼近真理。擅长线性二分类、需要好特征、结果易解释。理解并掌握逻辑回归，你便为后续学习更强大的神经网络（如CNN、RNN）打下了无比坚实的基础。因为无论后面的网络多么复杂，它们最终往往都要回到“逻辑回归”这一步，来做出那个最根本的“是”或“否”的判断。
03.统计学机器学习
AI算法蒋同学的博客
12-18 686
本文探讨了机器学习中的统计思维基础，指出机器学习本质上是建立在统计学和概率论之上的统计过程。文章从三个核心概念展开：1）统计学作为从数据中提取洞察的科学，为机器学习提供数学基础；2）概率论作为量化不确定性的工具，是建模预测不确定性的关键；3）概率分布作为描述数据行为的数学函数，支撑着误差建模、损失函数设计等机器学习核心环节。文章强调，理解这些统计概念对于构建可靠、可解释的AI系统至关重要，它们是现代机器学习（从简单回归到复杂神经网络）的理论支柱。通过介绍描述性统计指标、概率基本概念和常见概率分布，为读者提供
【机器学习】直观理解DPO与PPO：大模型优化的两种核心策略
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12-19 617
PPO和DPO代表了让大模型符合人类偏好的两种不同哲学。PPO通过复杂的多模型协作实现精细控制，适合复杂任务；DPO通过直接学习偏好数据实现高效优化，适合数据充足且目标明确的场景。理解它们的本质区别，有助于我们在实际应用中做出更明智的技术选型，让AI更好地服务于人类需求。
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