AUC you should know

一碗白开水一

于 2021-10-21 16:27:08 发布

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AUC（Area Under Curve）是衡量二分类模型性能的重要指标，它表示ROC曲线下的面积。ROC曲线通过绘制模型在不同阈值下的假正率（FPR）与真正率（TPR）坐标，展示了模型区分正负样本的能力。较高的AUC值意味着模型的分类效果更好。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积.
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一个二分类模型的阈值可能设定为高或低，每种阈值的设定会得出不同的 FPR 和 TPR ，将同一模型每个阈值的 (FPR, TPR) 坐标都画在 ROC 空间里，就成为特定模型的ROC曲线。ROC曲线横坐标为假正率（FPR），纵坐标为真正率（TPR）。
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e.g
一个二分类模型的阈值可能设定为高或低，每种阈值的设定会得出不同的 FPR 和 TPR ，将同一模型每个阈值的 (FPR, TPR) 坐标都画在 ROC 空间里，就成为特定模型的ROC曲线。ROC曲线横坐标为假正率（FPR），纵坐标为真正率（TPR）。
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