在IJCAI 于2015年举办的竞赛:Repeat Buyers Prediction Competition 中, 很多参赛队伍在最终的Slides展示中都表示使用了 AUC 作为评估指标:     那么,AUC是什么呢? AUC是一个机器学习性能度量指标,只能用于二分类模型的评价.(拓展二分类模型的其他评价指标:logloss.accuracy.precision)   对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive).假正例(false

易懂:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ 分析全面但难懂:http://mlwiki.org/index.php/ROC_Analysis 重点:1.  预测概率 需要排序 2. 计算AUC及画ROC曲线需要输入的是:预测概率+真实标签.不能输入预测标签.

本文主要讨论了auc的实际意义,并给出了auc的常规计算方法及其证明 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/van19/p/5494908.html 1 ROC曲线和auc 从二分类说起,假设我们的样本全集里,所有样本的真实标签(label)为0或1,其中1表示正样本,0表示负样本,如果我们有一个分类模型,利用它对样本进行了标注,那边我们可以得到下面的划分 truth predictor TP FP FN TN TP(true positive):表示正确的肯定 TN(

tensorflow可以很方便的添加用户自定义的operator(如果不添加也可以采用sklearn的auc计算函数或者自己写一个 但是会在python执行,这里希望在graph中也就是c++端执行这个计算) 这里根据工作需要添加一个计算auc的operator,只给出最简单实现,后续高级功能还是参考官方wiki https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/adding_an_op/index.html 注意tensorflow现在和最初的官

作为机器学习重要的评价指标,标题中的三个内容,在下面读书笔记里面都有讲: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细,不太懂.今天又理解了一下.看了这篇文章: https://www.douban.com/note/247271147/?type=like 讲的很好. 都是基于这张图,先贴一下: PR Precision-Recall曲线,这个东西应该是来源于信息检索中对相关性的评价吧,precision就是你检索出来的结果中,

分类器性能指标之ROC曲线.AUC值 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

本文首先从整体上介绍ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例. 一.ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure 二分类问题的预测结果可能正确,也可能不正确.结果正确存在两种可能:原本对的预测为对,原本错的预测为错:结果错误也存在两种可能:原本对的预测为错,原本错的预测为对,如Fig 1左侧所示.其中Positives代表预测是对的,Negatives

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

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

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评

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

很多时候,我们希望对一个二值分类器的性能进行评价,AUC正是这样一种用来度量分类模型好坏的一个标准.现实中样本在不同类别上的不均衡分布(class distribution imbalance problem),使得accuracy这样的传统的度量标准不能恰当的反应分类器的性能.举个例子:测试样本中有A类样本90个,B 类样本10个.若某个分类器简单的将所有样本都划分成A类,那么在这个测试样本中,它的准确率仍为90%,这显示是不合理的.为了解决上述问题,人们从医疗分析领域引入了一种新的分类模型p

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$

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

原文:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ 为什么使用ROC曲线 既然已经这么多评价标准,为什么还要使用ROC和AUC呢?因为ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持不变.在实际的数据集中经常会出现类不平衡(class imbalance)现象,即负样本比正样本多很多(或者相反),而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化.下图是ROC曲线和Precision-Recall

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

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

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是一个曲线,AUC是曲线下面的面积值.   ROC曲线是FPR和TPR的点连成的线. 可以从上面的图看到,横轴是FPR, 纵轴是TPR (TPR = TP / (TP + FN):FPR = FP / (FP + TN)) ROC曲线如果想要理解的话,要关注四点一线: 1) (0,1)点:FPR==0,TPR==1 -->代表最好的一种情况,即所有的正例都被正确预测了,并且,没有负例被错认为正例.  2) (1,0)点:--> 代表最差的一种情况,所有的正例都看错了. 3) (0,0)点

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_shuffled.m function [score,tp,fp] = AUC_shuffled(saliencyMap, fixationMap, otherMap, Nsplits, stepSize, toPlot) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map (binary matrix) % otherMap is a binary fixation map (like fi