关于ROC图的一些链接

最新推荐文章于 2025-04-07 21:09:57 发布
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本文详细介绍了接收者操作特性（ROC）曲线的基本概念、应用场景及其在决策分析中的重要作用。通过结合Wikipedia、百度百科及专业论文的内容，全面解析了ROC曲线如何帮助评估分类模型的性能，并探讨了相关决策指标。

1. wiki

http://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic

2. 百度百科

http://baike.baidu.com/view/42249.htm

3. paper

Receiver operating characteristics curves and related decision measures: A tutorial



roc图转发
weixin_38858860的博客
05-17 484
http://www.ecohnoch.cn/2018/12/19/shuxue82/ 我制作的工程代码在这：Tiny_Face_Recognition ArcFace论文：https://arxiv.org/abs/1801.07698 参考代码：https://github.com/deepinsight/insightface/blob/master/src/eval/verifica...
roc图 r语言_浅谈ROC曲线-R语言
weixin_39648432的博客
12-19 1355
原文链接：https://www.r-bloggers.com/lang/chinese/1205​www.r-bloggers.com机器学习中很常见的一个大类就是二元分类器。很多二元分类器会产生一个概率预测值，而非仅仅是0-1预测值。我们可以使用某个临界点(例如0.5)，以划分哪些预测为1，哪些预测为0。得到二元预测值后，可以构建一个混淆矩阵来评价二元分类器的预测效果。所有的训练数据都会落入这...
ROC图
qq_44099721的博客
09-28 278
ROC:接收器工作特征。用来体现噪声信道中命中率和错误警报之间的权衡。 纵轴表示真正率。纵轴表示真负率。
ROC曲线图详解
yaohan1114的博客
11-20 1万+
@TROC曲线图详解OC 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设...
机器学习ROC图解读
yuki_2000的博客
06-18 2638
1. 分类器评估指标对于二分类问题，可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为： 真正例（True Positive，TP）：真实类别为正例，预测类别为正例。 假正例（False Positive，FP）：真实类别为负例，预测类别为正例。 假负例（False Negative，FN）：真实类别为正例，预测类别为负例。 真负例（True Negative，TN）：真实类别为负例，预测类别为负例。精确度( precision )：TP / ( TP+FP ) = TP / P 召回率（recall）：TP
【机器学习】ROC曲线和PR曲线
最新发布
so_handsome_boy_的博客
04-07 1143
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和PR曲线（Precision-Recall Curve）是评估二分类模型性能的常用工具，尤其在样本分布不平衡时表现不同特点。1. ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）定义ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的图形化工具，它通过绘制**真正例率（TPR, True Positive Rate）和。
一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标
sdgfafg_25的博客
06-12 2万+
ROC 曲线，即接收者操作特征曲线，ROC曲线产生于第二次世界大战期间，最早用在信号检测领域，侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰）。现在是是用来评价二分类模型性能的常用图形工具。它通过显示真阳性率（True Positive Rate，简称 TPR）与假阳性率（False Positive Rate，简称 FPR）之间的权衡来帮助我们理解模型的分类能力。AUC，即曲线下面积（Area Under Curve），是 ROC 曲线下面积的一个数值表示。它提供了一个定量的指标，用来衡量分类模型的整体表现。
ROC原理介绍及利用python实现二分类和多分类的ROC曲线
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山不过来，我就过去
08-19 11万+
对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score1，以及即将要讨论的ROC和AUC。本文通过对这些指标的原理做一个简单的介绍，然后用python分别实现二分类和多分类的ROC曲线。 1 基本概念 一个分类模型(分类器)是一个将某个实例映射到一个特定类的过程.分类器的结果可以是给出该实例所属的类别，也可以给定该实例属于某个类别的概率。 首先来...
paper 阅读： An introduction to ROC analysis
xuanshuang的博客
11-24 1478
auc ROC
深入理解ROC曲线的定义以及绘制ROC曲线过程，其与模型性能的关系，以及AUC
谦卑
08-11 4万+
深入理解ROC曲线的定义以及绘制ROC曲线过程，其与模型性能的关系，以及AUC 很多学习器是为测试样本产生一个实值或者是概率预测，然后将这个预测值和一个分类阈值(threshold)进行比较。若大于阈值，则为正类；反之为负类。根据这个学习器计算出来得预测值，我们可以将测试样本进行排序，“最可能”是正例的放在最前面，“最不可能”是正例的排在最后面，这样分类过程就相当于在这个排序中的某个”截断点”(cut point)将样本呢分为两类，前一部分为正例，后一部分为反例。 前面有precision和recall，可
【机器学习】ROC曲线以及AUC面积的原理（理论+图解）
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  简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。   关键词：Python、机器学习 一、什么是ROC曲线   我们通常说的ROC曲线的中文全称叫做接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve），也被称为感受性曲线。 该曲线有两个维度，横轴为fpr（假正率），纵轴为tpr（真正率） 准确率（accuracy）：（TP+TN）/ ALL..
机器学习----PR曲线和ROC曲线
Srrrrrrr_的博客
10-23 3752
PR曲线是以这两个为变量而做出的曲线，其中recall为横坐标，precision为纵坐标。
绘制ROC曲线及P-R曲线
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04-14 3354
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）以假正率（FPR）为X轴、真正率（TPR）为y轴。曲线越靠左上方说明模型性能越好，反之越差。ROC曲线下方的面积叫做AUC(曲线下面积)，其值越大模型性能越好。P-R曲线（精确率-召回率曲线）以召回率(Recall)为X轴，精确率(Precision)为y轴，直观反映二者的关系。两种曲线都是分类模型常用的可视化评估工具。
如何快速学会画漂亮的ROC图
weixin_44445027的博客
05-21 4368
pROC是一个专门用来计算和绘制ROC曲线的R包，目前已被CRAN收录，因此安装也非常简单，同时该包也兼容ggplot2函数绘图，本次就教大家怎么用pROC来快速画出ROC图。在医学领域主要用于判断某种因素对于某种疾病的诊断是否有诊断价值。什么是ROC曲线和AUC，以及如何去看ROC曲线的结果，可以这样总结：ROC曲线呢，其实就是每个对应的cutoff值都有一个对应的真阳性率（纵坐标）和假阳性率（横坐标），比如选择了10个cutoff值，那就相当于有个10个点，把这些点连成一条线就是ROC曲线。AUC值就是
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 3062
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……
ROC曲线绘制（详细）以及模型选择
忘川的博客
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在我们在讲解ROC曲线之前 首先要明确混淆矩阵的概念 如下图： 真正率 TPR：预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本（真实结果为正样本）的比例。 假正率 FPR：预测为正例但实际为负例的样本占所有负例样本（真实结果为负样本）的比例。 公式： 下面进入正题： 一 :ROC曲线简介 来自百度百科解释（讲了半天我也没看懂） 　　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
临床预测模型之二分类ROC曲线的绘制
医学和生信笔记的博客
10-31 5510
完美观看体验请至公众号查看本文。，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。如果你还不太了解关于ROC曲线中的各种指标，请看下面这张图（请至公众号查看），有你需要的一切（建议保存）R语言中有非常多的方法可以实现ROC曲线，但是基本上都是至少需要2列数据，一列是真实结果，另一列是预测值，有了这两列数据，就可以轻松使用各种方法画出ROC曲线并计算AUC。
【机器学习】ROC曲线和RP曲线（分类算法）
c___ceeee的博客
08-12 4402
1. ROC曲线1. ROC曲线ROC曲线，全称为“接收者操作特性（Receiver Operating Characteristic）”曲线，是一种反映灵敏度和特异度关系的图形工具。在机器学习和统计学中，ROC曲线常用于评估分类模型的性能。其主要特点是展示在不同分类阈值下模型的性能表现。通过调整不同的分类阈值，可以得到不同的假阳性率和真阳性率，这些点在ROC曲线中绘制出来，从而展现出模型的整体性能。AUC值（曲线下面积）则是衡量ROC曲线性能的量化指标。当模型的预测能力更好时，AUC值更高。
机器学习——ROC曲线、PR曲线
TXQIHYJ的博客
10-20 3181
目录背景介绍ROC曲线介绍深入ROC曲线的主要用途及其优点补充PR曲线介绍深入使用场景ROC曲线和PR曲线关系具体实现ROC曲线的实现PR曲线的实现实验总结ROC曲线（receiver operating characteristic）是一种对于灵敏度进行描述的功能图像，又称为感受性曲线（sensitivity curve。ROC曲线可以通过描述真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）来实现。由于是通过比较两个操作特征（TPR和FPR）作为标准，ROC曲线也叫做相关操作特征曲线。
Matlab绘制ROC与PR曲线教程及资源下载
资源包括完整的源码和已经生成的图片，源码允许用户根据自己的数据集进行修改和调试，以满足不同的分析需求。用户可以通过提供的下载链接，找到更多仿真源码和数据集以供学习和参考。 需要注意的是，本资源仅供参考...
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