理解ROC和AUC

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分类器各种各样,如何评价这些分类器的性能呢?(这里只考虑二元分类器,分类器的输出为概率值) 方法一:概率定义法从正样本中随机选取元素记为x,从负样本中随机选取元素记为y,x的置信度大于y的概率计算方法可以描述为 s=0 for x in 正例: s+=1/正例总数×置信度小于x的负例所占比例 return s 概率是用来定义问题的利器,如基尼系数. 方法二:正样本排名法对全部样本按照置信度从高到低进行排序,排名依次记做1,2,3......全部正例的排名之和记为R,R越小表明分类器越准.…

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…

机器学习性能指标之ROC和AUC理解与曲线绘制

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…

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…

【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…

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…

ROC与AUC学习

全文转自:https://www.cnblogs.com/gatherstars/p/6084696.html#commentform 这篇真的讲的清楚明白!要多复习!加深记忆! 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,…