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…

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…

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…

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…

概述 前面几节讲的是linear regression的内容,这里咱们再讲一个非常常用的一种模型那就是classification,classification顾名思义就是分类的意思,在实际的情况是非常常用的,例如咱们可以定义房价是否过高,如果房价高于100万,则房价过高,设置成true:如果房价低于100万,则房价不高,target就可以设置成false.这里的target就只有2种,分别只有True和False,而不像咱们的的linear regression那样target是连续的.在实际…

找到对应的代码如下 .compute.unnormalized.roc.curve function (predictions, labels) { pos.label <- levels(labels)[2] neg.label <- levels(labels)[1] pred.order <- order(predictions, decreasing = TRUE) predictions.sorted <- predictions[pred.order] tp <-…

https://www.jianshu.com/p/8707cd015ba1 问题描述: 以下是qq好友关系,进行好友推荐,比如:老王和二狗是好友 , 二狗和春子以及花朵是好友,那么老王和花朵 或者老王和春子就有可能也认识,可以对老王推荐春子和或花朵作为好友. 注意以下是制表符:tab建,所以程序中用 /t进行分割 老王 二狗 老王 二毛 二狗 春子 二狗 花朵 老王 花朵 花朵 老王 春子 菊花 问题分析 问题分析: 主 ---> 从 从 --->主 分别列出每一个关系,然后都列出从--&g…

机器学习之类别不平衡问题 (1) -- 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) -- ROC和PR曲线 完整代码 ROC曲线和PR(Precision - Recall)曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法,二者既有相同也有不同点.本篇文章先给出ROC曲线的概述.实现方法.优缺点,再阐述PR曲线的各项特点,最后给出两种方法各自的使用场景. ROC曲线 ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较,主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡.具体方法是在不同的分类阈值…

ctr预估简单的解释就是预测用户的点击item的概率.为什么一个回归的问题需要使用分类的方法来评估,这真是一个好问题,尝试从下面几个关键问题去回答. 1.ctr预估是特殊的回归问题 ctr预估的目标函数为 f(x)=P(+1|x) 特殊之处在于目标函数的值域为[0,1],而且由于是条件概率,具有如下特性 如果将ctr预估按照一般的回归问题处理(如使用Linear Regression),面临的问题是一般的linear regression的值域范围是实数域,对于整个实数域的敏感程度是相同的,所以…