AUC(Area Under roc Curve)学习笔记

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】AUC(Area Under roc Curve )计算及其与ROC的关系

让我们从头说起,首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision,等等.其实,度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求,同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识,而不同时期流行的度量则反映了人们认识事物的深度的变化.近年来,随着machine learning的相关技术从实验室走向实际应用,一些实际的…

AUC(Area Under roc Curve )计算及其与ROC的关系

转载: http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105 让我们从头说起,首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision,等等.其实,度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求,同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识,而不同时期流行的度量则…

Area Under roc Curve(AUC)

学习笔记TF067:TensorFlow Serving、Flod、计算加速，机器学习评测体系，公开数据集

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

【AUC】二分类模型的评价指标ROC Curve

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这…

Day2 《机器学习》第二章学习笔记

这一章应该算是比价了理论的一章,我有些概率论基础,不过起初有些地方还是没看多大懂.其中有些公式的定义和模型误差的推导应该还是很眼熟的,就是之前在概率论课上提过的,不过有些模糊了,当时课上学得比较浅. Day2 第二章模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率(error rate)”,即错误率E=a/m,m个样本中a个错误,1-a/m称为“精度(accuracy)”,我们把学习器的实际输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差(error)”…

机器学习-学习笔记(二) --> 模型评估与选择

目录一.经验误差与过拟合二.评估方法模型评估方法 1. 留出法(hold-out) 2. 交叉验证法(cross validation) 3. 自助法(bootstrapping) 调参(parameter tuning)和最终模型数据集(data set) 三.性能度量(performance measure) 1. 回归任务的性能度量 1.1 均方误差.均方根误差 1.2 平方绝对误差 1.3 确定系数$R^2$ 2. 分类任务的性能度量 2.1 错误率.精度 2.2 查准率.查…

学习笔记26— roc曲线（python）

一.概念: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure 机器学习(ML), 自然语言处理(NLP), 信息检索(IR)等领域, 评估(Evaluation)是一个必要的工作, 而其评价指标往往有如下几点: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall) 和 F1-Measure.(注:相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool…

学习笔记之Model selection and evaluation

学习笔记之scikit-learn - 浩然119 - 博客园 https://www.cnblogs.com/pegasus923/p/9997485.html 3. Model selection and evaluation — scikit-learn 0.20.3 documentation https://scikit-learn.org/stable/model_selection.html#model-selection Accuracy paradox - Wikipedia…

nDCG学习笔记

参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain Normalized Discounted Cumulative Gain:一种对搜索引擎或相关程序有效性的度量. 2个假设: 1.强相关的文档出现在结果列表越靠前(rank越高)越有用. 2.强相关文档比弱相关文档有用,比不相关文档有用. DCG来源于一个更早的.更基础的方法---CG. CG不考虑结果集中的序信息,单纯把分级相关度相加.位置P处的CG值是: 是搜索结果列表的位…

机器学习7—AdaBoost学习笔记

Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(转载) [尊重原创,转载请注明出处] http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333 本人最初了解AdaBoost算法着实是花了几天时间,才明白他的基本原理.也许是自己能力有限吧,很多资料也是看得懵懵懂懂.网上找了一下关于Adaboost算法原理分析,大都是你复制我,我摘抄你,反正我也搞不清谁是原创.有些资料给出的Adaboost实例,要么是没有代码,要么省略很多步骤,…

学习笔记之scikit-learn

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.20.0 documentation https://scikit-learn.org/stable/index.html Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on Nu…

学习笔记之Machine Learning Crash Course | Google Developers

Machine Learning Crash Course | Google Developers https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ Google's fast-paced, practical introduction to machine learning ML Concepts Introduction to Machine Learning As you'll discover, machine…

CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM

CTR学习笔记系列的第一篇,总结在深度模型称王之前经典LR,FM, FFM模型,这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型.模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现,哈哈一个是旧爱一个是新欢.特征工程依赖feature_column实现,这里做的比较简单在后面的深度模型再好好搞.完整代码在这里https://github.com/DSXiangLi/CTR 问题定义 CTR本质是一个二分类问题,$X \in R^N $是用户和广告相关特征, $Y \in (0,1)$…

CSS3与页面布局学习笔记（八）——浏览器兼容性问题与前端性能优化方案

一.浏览器兼容 1.1.概要世界上没有任何一个浏览器是一样的,同样的代码在不一样的浏览器上运行就存在兼容性问题.不同浏览器其内核亦不尽相同,相同内核的版本不同,相同版本的内核浏览器品牌不一样,各种运行平台还存在差异.屏幕分辨率不一样,大小不一样,比例不一样.兼容性主要可以分类为: 1).CSS兼容2).JavaScript兼容3).HTML兼容这三类也是前端的主要组成部分,都存在一定的兼容性问题,知己知彼,百战百胜,我们先了解浏览器的发动机—内核. 多年前我们一直为IE6兼容烦恼,为它没少加…

ArcGIS JS 学习笔记1 用ArcGIS JS 实现仿百度地图的距离量测和面积量测

一.开篇在博客注册了三年,今天才决定写第一篇博客,警告自己不要懒!!! 二.关于ArcGIS JS 版本选择在写这篇博客时ArcGIS JS 4.0正式版已经发布.它和3.x版本的不同是,Map不在是一个控件,而真的只是一张“图”,Map(4.0版本)需要在一个View里面来展示,在MapView里面就是一张平面图,在SceneView里面就一张三维地图.同一张地图在不同的View里面就可以呈现出不同的效果.但是4.0版本才是一个最初的版本,还有很多3.x有的功能没有被加入到其中.所以我打算…

X-Cart 学习笔记（一）了解和安装X-Cart

目录 X-Cart 学习笔记(一)了解和安装X-Cart X-Cart 学习笔记(二)X-Cart框架1 X-Cart 学习笔记(三)X-Cart框架2 X-Cart 学习笔记(四)常见操作一.了解X-CART X-Cart号称是全球最强大的PHP购物车开源软件,几乎囊括所有电子商务功能,采用网页方式管理后台,多语言支持,智能库存管理,模板定制灵活,功能插件化.模块化. X-Cart分为gold版和Pro版这两个版本.Gold版为普通商店版,Pro为商城版. 这款软件的优势是功能比较强大,由于…

<老友记>学习笔记

这是六个人的故事,从不服输而又有强烈控制欲的monica,未经世事的千金大小姐rachel,正直又专情的ross,幽默风趣的chandle,古怪迷人的phoebe,花心天真的joey——六个好友之间的情路坎坷,事业成败和生活中的喜怒哀乐,无时无刻不牵动着彼此的心,而正是正平凡的点点滴滴,却成为最令人感动与留恋的东西. 人物:1.瑞秋•格林(RACHEL GREENE)由珍妮佛•安妮斯顿(Jennifer Aniston)扮演瑞秋是莫妮卡的高中同学,在与牙医未婚夫的婚礼上脱逃至莫妮卡处. 2.罗…

PHP学习笔记 - 入门篇（3）

PHP学习笔记 - 入门篇(3) 常量什么是常量什么是常量?常量可以理解为值不变的量(如圆周率):或者是常量值被定义后,在脚本的其他任何地方都不可以被改变.PHP中的常量分为自定义常量和系统常量自定义常量是根据我们开发的需要,而定义的常量,它通过使用PHP中的函数define()定义. define()函数的语法格式为: bool define(string $constant_name, mixed $value[, $case_sensitive = true]) 它有3个参数(也就是…

Oracle RAC学习笔记:基本概念及入门

Oracle RAC学习笔记:基本概念及入门 2010年04月19日 10:39 来源:书童的博客作者:书童编辑:晓熊 [技术开发技术文章] oracle 10g real application clusters introduction 1.什么是cluster 一个cluster是由两个或是多个独立的.通过网络连接的servers组成的.几个硬件供应商多年以来提供了Cluster性能的各种需求.一些Clusters仅仅为了提供高可用性的,在当前活动的node发生…

ODI学习笔记2--ODI产品架构

ODI学习笔记2--ODI产品架构 ODI产品架构: ODI提供了以下几种管理工具:Designer 用于定义数据转换逻辑,这是最常用的开发工具,大部分的开发任务,包括data store的定义,interface(数据映射关系)和package(相当于workflow)的创建等,都是在Designer中完成.Operator用于管理和监控数据转换任务的执行情况,在设计阶段,也可用于调试(debugging)Topology Manager用于定义物理和逻辑基础架构,如work reposito…