【ROC和AUC的区别】的更多相关文章

ROC和AUC的区别

ROC是一个曲线,AUC是曲线下面的面积值.   ROC曲线是FPR和TPR的点连成的线. 可以从上面的图看到,横轴是FPR, 纵轴是TPR (TPR = TP / (TP + FN):FPR = FP / (FP + TN)) ROC曲线如果想要理解的话,要关注四点一线: 1) (0,1)点:FPR==0,TPR==1 -->代表最好的一种情况,即所有的正例都被正确预测了,并且,没有负例被错认为正例.  2) (1,0)点:--> 代表最差的一种情况,所有的正例都看错了. 3) (0,0)点…

查全率（Recall），查准率（Precision），灵敏性（Sensitivity），特异性（Specificity），F1，PR曲线，ROC，AUC的应用场景

之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标(<分类模型的性能评价指标(Classification Model Performance Evaluation Metric)>),那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢?答案是应根据应用场景进行选择. 查全率(Recall):recall是相对真实的情况而言的:假设测试集里面有100个正类,如果模型预测出其中40个是正类,那模型的recall就是40%.查全率也称为召回率,等价于灵敏性(Sensitivity)和真正率(True Positive…

机器学习-Confusion Matrix混淆矩阵、ROC、AUC

本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix.ROC.AUC的概念以及理解. 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具.其中,矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况:矩阵的每一行表示的样本的真实情况. 举个经典的二分类例子: 混淆表格:                 混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法,通过混淆矩阵我们可以很清楚的看出每一类样本的识别正误情况.…

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ---好！！！！

from:https://www.douban.com/note/284051363/?type=like 原帖发表在我的博客:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/).这篇博文…

Area Under roc Curve(AUC)

AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准. ROC分析是从医疗分析领域引入了一种新的分类模型performance评判方法. ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic,其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC curve.平面的横坐标是false positive rate(FPR),纵坐标是true positive rate(TPR).对某个分类器而言,我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对.这样,此分类器就可以映射成…

【转】ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

转自:https://www.douban.com/note/284051363/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/).这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC. # ROC曲线需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器.对于分类器…

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

原文:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ 为什么使用ROC曲线 既然已经这么多评价标准,为什么还要使用ROC和AUC呢?因为ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持不变.在实际的数据集中经常会出现类不平衡(class imbalance)现象,即负样本比正样本多很多(或者相反),而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化.下图是ROC曲线和Precision-Recall…

ROC和AUC理解

一. ROC曲线概念 二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题,经常会用到.ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线和 AUC (Area Under the Curve) 值常被用来评价一个二值分类器 (binary classifier) 的优劣,Sklearn中对这一函数给出了使用方法: sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, d…

信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC

原文地址:http://blog.csdn.net/pkueecser/article/details/8229166 在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总. 准确率.召回率.F1 信息检索.分类.识别.翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率(Recall)      =  系统检索到的相关文件 /…

评估分类器性能的度量，像混淆矩阵、ROC、AUC等

评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程 分类准确率的用处及其限制 混淆矩阵(confusion matrix)是如何表示一个分类器的性能 混淆矩阵中的度量是如何计算的 通过改变分类阈值来调整分类器性能 ROC曲线的用处 曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)与分类准确率的不同   1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型.调节参数.特征组合中选择适合的模型,所以我们需要一个模型评估的流程来估计训练得到的模型对于…