形象理解AUC计算公式

最新推荐文章于 2024-04-21 07:28:08 发布
最新推荐文章于 2024-04-21 07:28:08 发布
阅读量4.4k 收藏 13
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： auc
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yijuan_hw/article/details/83189281
本文介绍了AUC作为二分类器性能指标的概念，通过实例解释了AUC计算公式的直观含义，展示了如何通过动态规划优化计算过程，并进一步探讨了分子的简化表达式。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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本前面。各大博客贴出的AUC计算公式为
AUC=∑正样本Ranki−0.5∗(M+1)∗MM∗N AUC=\frac{\sum_{正样本}{Rank_i} - 0.5 * (M+1) * M}{M*N} AUC=M∗N∑正样本​Ranki​

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
生成模型实战 | 生成模型（Generative Model）基础
盼小辉丶的博客
06-26 2039
本节介绍了人工智能的一个重要分支——生成模型，介绍了生成模型理论和应用的最新进展。我们从一个简单的示例开始，了解了生成模型最终关注的是对数据的潜在分布进行建模。通过总结生成模型框架，以理解生成模型的重要属性。然后，介绍了有助于理解生成模型的理论基础和关键概率概念，并概述了生成模型的分类方法。
auc是怎么计算的？
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.
AUC的计算方法
热门推荐
SCUT_Sam
11-29 12万+
摘要: 在机器学习的分类任务中，我们常用许多的指标，诸如召回率（Recall）、准确率（Precision）、F1值、AUC等。 那么，如果如果手动计算AUC应该要怎么计算呢？相信大家很多时候都是用写好的库直接计算，可能对AUC计算不太了解，下面这篇文章就简单的概述一下AUC的计算方法。 （注：本文的重点其实不在于阐述什么是AUC。因为网上关于这方面的文章实在太多了。但是对于AUC的计算的文
auc计算逻辑
霜叶的博客
06-14 2435
aucyuan https://zhuanlan.zhihu.com/p/84035782
AUC计算
赵大宝的博客
06-16 1607
AUC: Area Under Curve, 默认为ROC(receiver operating characteristic curve) Curve, 也可以指定PR(Precision Recall) curve。 由于ROC曲线的X轴为False Positive Rate，Y轴为True Positive Rate，AUC是可以指 随机给定一个正样本和一个负样本，分类器输出该正样本为正的 比 输出该负样本为正 要大的概率，即 AUC = P(P_tpr > P_fpr). AUC的计算方法
AUC的两种计算方式
凝眸伏笔的博客
08-02 3万+
推荐 搜索场景下的auc理解_凝眸伏笔的博客-优快云博客_搜索auc随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的比例。：真正率FPRate的意义是所有真实类别为0的样本中，预测类别为1的比例。：假正率AUC的优势:AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价。...
ROC曲线和AUC面积理解
Microstrong
04-15 8万+
关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号中，公众号文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA==&mid=2247484146&idx=1&sn=963765a3ede231292...
深入理解R包AUcell对于分析单细胞的作用
weixin_53637133的博客
04-21 2804
深入理解R包AUcell对于分析单细胞的作用
ADC DAC基本概念理解（一）
qq_45346716的博客
04-24 2118
一个基准为 5.10V 的 8 位 ADC，假定它的 DNL 是 0.5LSB，那么当它的转换结果从 100 增加到 101 时，理想情况下实际电压应该增加 0.02V，但 DNL 为 0.5LSB 的情况下实际电压的增加值是在 0.01～0.03V 之间。一般认为，若ADC的SNR超过输入信号的SNR，则可认为输出的数字信号是对模拟输入信号的无失真数字表示。INL 指的是 ADC 器件在所有的数值上对应的模拟值，和真实值之间误差最大的那一个点的误差值，是 ADC 最重要的一个精度指标，单位是 LSB。
【机器学习基础】TP,TN,FP,FN,Precision，Recall，PR曲线，AP，MAP，TPR，FPR,ROC曲线，AUC值等的解释
gbz3300255的博客
06-23 1万+
PR曲线计算方式：通过置信度就可以对所有样本进行排序，再逐个样本的选择阈值，在该样本之前的都属于正例，该样本之后的都属于负例。每一个样本作为划分阈值时，都可以计算对应的precision和recall，那么就可以以此绘制曲线 参考文献1：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41994006/article/details/81051150 参考文献2：https://blog.youkuaiyun.com/b876144622/article/details/80009867 ...
AUC的计算
07-09 4894
AUC的计算方法
AUC公式原理详解
Jacquelin_1的博客
04-09 3582
AUC：随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。 开始抽样： 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。 计算： （一） 2个正样本：C,D 2个负样本：A,B 样本对：(C,A) (C,B...
数据分析（1）描述分析
vanni01的博客
09-09 710
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
auc计算公式_Phoenix建模语言(PML)中AUC的计算方法
weixin_39641173的博客
11-27 1420
场景： 使用Phoenix建模语言(Phoenix Modeling Language,PML)制作模型的时候经常需要的一个操作是计算AUC，在PML中计算AUC的方法主要有两种，基于公式与基于积分。基于公式的AUC计算基于公式计算得到的AUC因为是解析解，所以其实相当于AUCinf，具体在基于公式计算AUC时又可以细分为两类，实现方式1：“定义二级参数的方法”使用“二级参数（Secondary）...
auc计算公式_auc的理解
weixin_39622562的博客
11-26 1363
AUC的概率意义：　　AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，表示预测的正例排在负例前面的概率。计算方法：计算ROC曲线下面的面积计算模型将正样本排在负样本前面的概率。计算假设总共有（m+n）个样本，其中正样本m个，负样本n个，总共有m*n个样本对，计数，正样本预测为正样本的概率值大于负样本预测为正样本的概率值记为1，累加计数，然后除以（m*n）就是AUC的值。计算公式 　　为了求的组合中...
关于AUC计算公式推导
BUPT-WT的博客
04-08 4382
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！ ...
auc计算公式推导与Python代码实现
wxgaws的博客
03-20 1445
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
AUC计算公式及python代码
qq_37668436的博客
03-20 7513
前言 auc的主要用于分析二分类的准确率，并且主要是对回归任务做分析，当然分类也阔以。 计算原理 一个原理是roc曲线的面积，但是比较复杂，代码不好实现所以基本上不会那么写，还一个是基于rank的公式计算，原理比较复杂，本文介绍最简单的实现。 计算原理： 遍历正负样本对 正样本的概率大于负样本，auc += 1 正样本的概率等于负样本，auc += 0.5 正样本的概率小于负样本，auc += 0 遍历完毕，auc = auc / 正负样本对数 举个例子： label = [1, 0, 0,] pre
AUC计算公式
最新发布
03-11
### AUC 计算公式的解析 AUC 是指受试者工作特征曲线下面积 (Area Under the Curve)，作为衡量二元分类模型性能的重要指标之一。该值表示的是随机抽取的一个正类样本被判定为具有更高概率的可能性。 具体而言，...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值