The Receiver Operating Characteristics (ROC) of a classifier shows its performance as a trade off between selectivity and sensitivity. Typically a curve of false positive (false alarm) rate versus true positive rate is plotted while a sensitivity or…

ROC曲线与AUC值   本文根据以下文章整理而成,链接: (1)http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 (2)http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105   1.概述 AUC(Area Under roc Curve)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…

分类模型尝试将各个实例(instance)划归到某个特定的类,而分类模型的结果一般是实数值,如逻辑回归,其结果是从0到1的实数值.这里就涉及到如何确定阈值(threshold value),使得模型结果大于这个值,划为一类,小于这个值,划归为另一类. 考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative).对一个二分问题来说,会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(Fals…

Abstract - Undersampling is a popular method in dealing with class-imbalance problems, which uses only a subset of the majority class and thus is very efficient. The main deficiency is that many majority class examples are ignored. We propose two alg…

Python Tools for Machine Learning Python is one of the best programming languages out there, with an extensive coverage in scientific computing: computer vision, artificial intelligence, mathematics, astronomy to name a few. Unsurprisingly, this hold…

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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…

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…

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 曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc 曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 对于分类器或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F1 score等,以及这里要讨论的ROC和AUC.下图是一个 ROC 曲线的示例: 横坐标:Sensitivity,伪正类率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本…