转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC

ROC曲线 在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证(至少我没有找到). 此处记为结论1: 结论1:PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化:但是ROC曲线不会. 此处我就这一问题进行了详细的分析论证,并在这个过程中引发了很多思考. 首先,如何分析这个问题呢? 看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的 下面我们这样来分析这个问题

  欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计项目联系QQ:231469242 用条件概率理解混合矩阵容易得多 sensitivity:真阳性

wiki https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF 在信号检测理论中,接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,或者叫ROC曲线)是一种座标图式的分析工具,用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型.舍弃次佳的模型. (2) 在同一模型中设定最佳阈值. 在做决策时,ROC分析能不受成本/效益的影响,给出客观中立的建议. ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,用来侦测

ROC曲线 受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve).得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已.接受者操作特性曲线就是以假阳性概率(False positive rate)为横轴,击中概率为纵轴所组成的坐标图,和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线. RO

1.评价指标的局限性 问题1 准确性的局限性 准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例子:Hulu的奢侈品广告主希望把广告定向投放给奢侈品用户.Hulu通过第三方的数据管理平台拿到了一部分奢侈品用户的数据,并以此为训练集和测试集,训练和测试奢侈品用户的分类模型,该模型的分类准确率超过了95%,但在实际广告

一.P-R曲线 P-R曲线刻画查准率和查全率之间的关系,查准率指的是在所有预测为正例的数据中,真正例所占的比例,查全率是指预测为真正例的数据占所有正例数据的比例. 即:查准率P=TP/(TP + FP) 查全率=TP/(TP+FN) 查准率和查全率是一对矛盾的度量,一般来说,查准率高时,查全率往往偏低,查全率高时,查准率往往偏低,例如,若希望将好瓜尽可能多选出来,则可通过增加选瓜的数量来实现,如果希望将所有的西瓜都选上,那么所有的好瓜必然都被选上了,但这样查准率就会较低:若希望选出的瓜中好瓜比例

在机器学习领域,如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标,可能会使我们对模型性能产生误解,尤其是当我们模型输出值是一个概率值时,更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标．这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线, ROC曲线 预测概率 对于分类问题我们可以直接预测输入数据的类别,或者我们也可以为测试样本产生一个实值或概率预测,并将这个预测值与一个分类阈值作比较,比如说默认阈值为0.5,那么对于输出概率在[0.0.49]的样本会被预测为负,对于输出概率

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

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:分类精度:在信息检索(IR)领域

ROC 曲线绘制 个人的浅显理解:1.ROC曲线必须是针对连续值输入的,通过选定不同的阈值而得到光滑而且连续的ROC曲线,故通常应用于Saliency算法评价中,因为可以选定0~255中任意的值进行阈值分割,从而得到ROC曲线: 2.对于图像分割算法的评价不适合用ROC曲线进行评价,除非能够得到连续值,而不是二值图像:图像分割算法适合采用准确率.召回率.F1指标的平均值进行评价. 3.针对已经分割好的二值图像:分割出了一系列的分割二值图,除非分割的结果足够大,否则很难得到良好的ROC曲线,一般都

转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Curve...... 一.历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军.诱因是珍珠港事件:由于比较有用,慢慢用到了心理学.医学中的一些检测等应用,慢慢用到了机器学习.数据挖掘等领域中来了,用来评判分类.检测结果的好坏. 百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op

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(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间.Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好. 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. 1. 什么是ROC曲线? ROC曲线是Receiver operating characteristic curve的简称,中文名为“

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

一.ROC曲线 1.简介 ROC曲线全称是"受试者工作特征曲线 "(Receiver Operating Characteristic curve),又称为感受性曲线(Sensitivity curve). 它源于二战中用于敌机检测的雷达信号分析技术,二十世纪六七十年代开始被用于一些心理学.医学检测中,此后被引入机器学习领域. 得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在两种不同的判定标准下所得的结果而已. ROC曲线示意图如下图所示. ROC

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC from: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.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

一.基础理解 1)定义 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 定义:描述 TPR 和 FPR 之间的关系: 功能:应用于比较两个模型的优劣: 模型不限于是否通过极度偏斜的数据训练所得: 比较方式:ROC 曲线与坐标图形边界围成的面积,越大模型越优: TPR(True Positive Rate):真正率:被预测为正的正样本结果数 / 正样本实际数:TPR = TP /(TP + FN): TNR(True Negative Rate):真负率:

混淆矩阵.准确率.召回率.ROC曲线.AUC 假设有一个用来对猫(cats).狗(dogs).兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结.假设总共有 27 只动物:8只猫, 6条狗,13只兔子.结果的混淆矩阵如上图所示,我们可以发现,只有主对角线上的预测结果是完全正确的.每一列的和为预测为该类的数量,每一行的和为实际该类的数量.在这个混淆矩阵中,实际有8只猫,但是系统将其中3只预测成了狗:对于6条狗,其中有1条被预测成了兔子,2条被预测成了猫

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的