AUC计算方法

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AUC计算方法总结

一.roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实…

本质是ROC曲线下的面积,ROC曲线x轴是误判率/误报率(false positive rate),y轴是准确率/命中率(true positive rate). AUC是ROC曲线与横轴所围的面积. the AUC of a classifier is equivalent to the probability that the classifier will rank a randomly chosen positive instance higher than a randomly cho…

ROC与AUC

一.ROC曲线 1.ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),ROC曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2.一个二分类问题,将实例划分为正类和负类,但在实际划分时,会有以下四种情况: 1)若一个…

点击率模型AUC

一背景首先举个例子: 正样本(90) 负样本(10) 模型1预测正(90) 正(10) 模型2预测正(70)负(20) 正(5)负(5) 结论: 模型1准确率90%: 模型2 准确率75% 考虑对…

ROC曲线的AUC（以及其他评价指标的简介）知识整理

相关评价指标在这片文章里有很好介绍信息检索(IR)的评价指标介绍 - 准确率.召回率.F1.mAP.ROC.AUC:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic) 比较分类模型的可视工具,曲线上各点反映着对同一信号刺激的感受性. 纵轴:真正率(击中率)true positive rate ,TPR,称为灵敏度.所有实际正例中,正确识别的正例…

AUC计算 - 进阶操作

首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类. AUC计算最直观的,根据AUC这个名称,我们知道,计算出ROC曲线下面的面积,就是AUC的值.事实上,这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法.由于我们的测试样本是有限的.我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的.因此,计算的AUC也就是这些…

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…