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

阿里云CTO章文嵩已于昨日离职,据传加盟滴滴.可靠消息透露,章文嵩在滴滴出行担任的是技术高级副总裁的职位.这样一个身价上亿的技术大牛,是怎么看待开源项目的?InfoQ:关于淘宝-阿里系的开源进程,我们从外面看起来似乎是有三个比较明显的阶段:第一个是说我引入开源的方案来替换掉商业的方案:第二个是我们把开源的方案改进,然后形成一些淘宝自己的T项目,再通过淘蝌蚪等平台把这些项目对外开源:第三个阶段好像是现在在用自研的方案去替换一些开源的方案.您自己是怎么看待这个过程的?章文嵩:这应该是我们发展的不同阶

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

原创博文,转载请注明出处! 1.AUC AUC(Area Under ROC Curve),即ROC曲线下面积. 2.AUC意义 若学习器A的ROC曲线被学习器B的ROC曲线包围,则学习器B的性能优于学习器A的性能:若学习器A的ROC曲线和学习器B的ROC曲线交叉,则比较二者ROC曲线下的面积大小,即比较AUC的大小,AUC值越大,性能越好. 3.sklearn中计算AUC值的方法 形式: from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score =

ROC 曲线(接收者操作特征曲线)是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表.该曲线绘制了以下两个参数: 真正例率 假正例率 真正例率 (TPR) 是召回率的同义词,因此定义如下: $$TPR = \frac{TP} {TP + FN}$$ 假正例率 (FPR) 的定义如下: $$FPR = \frac{FP} {FP + TN}$$ ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR 与 FPR.降低分类阈值会导致将更多样本归为正类别,从而增加假正例和真正例的个数.下图显示了一个典型的 RO

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

这里主要讲的是对分类模型的评估. 1.准确率(Accuracy) 准确率的定义是:[分类正确的样本] / [总样本个数],其中分类正确的样本是不分正负样本的 优点:简单粗暴 缺点:当正负样本分布不均衡的情况(假设一种极端情况,正样本1个,负样本99个),此时即使一个比较差的模型(只会将所用的样本预测成负样本),那它也有99%的准确率. 总结一下就是 当样本分布不均匀,该指标意义不大 改进方案: 1.在不同样本分类下求它的准确率,然后取平均值 2.选取其他评价指标 2.PR曲线 Precision

ROC曲线 意义 ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值. 例子 如上图(图1,引用自维基百科

前文回顾: 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy.Precision.Recall.F-Score.P-R Curve.AUC.AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) \(TPR = \frac{TP}{TP+FN}\) 中文:真正率.灵敏度.召回率.查全率.显然这个就是查准率. TPR 表示 "实际为正的样本"中,有多少预测是正确的. TPR 越高越好,越高意味着模型对"正样本"的

题记:          近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理 一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图 二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行

1. class和typename意义相同的例子 问题:在下面的模板声明中class和typename的区别是什么? template<class T> class Widget; // uses “class” template<typename T> class Widget; // uses “typename” 答案:没有任何区别.当声明一个模板类型参数时,class和typename意味着相同的事情.一些程序员喜欢使用class,因为容易敲打.其他的(包括我)更加喜欢使用

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

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

MFC窗口位置管理详细分析及实例 在一般用MFC编写的程序的窗口客户区中,可能有好几个子窗口(具有WM_CHILD风格的窗口).上边是工具栏,中间是视图窗口,下边是状态栏.三个窗 口在框架的客户区里和平共处,互不重叠.主框架窗口的尺寸改变了,别的子窗口都能及时调整自己的尺寸以便保持相互位置关系不变,例如状态条窗口总能保持在 主框架客户区底部,并且其宽度总能和主框架客户区宽度一致.工具栏窗口总能停靠在主框架的某一边不变,其宽度或高度总能和主框架客户区的宽度或高度一致, 视图窗口总能填满主框架客户区

这些东西都是我看了许多名师课程和自己研究的成果,严禁转载,这里指出了如何正确的自己定义一个异常类并看一看sun写的java的源代码话题一:子类的构造器执行是否一定会伴随着父类的构造执行? 1.this()与super()不能共存2.如果不显示地调用this()和super();子类对象的创建是否一定执行父类的构造3.既然super()和this()不能共存,又说子类的构造执行一定会执行父类的构造,那么我让子类的构造执行this()是不是就不能在执行父类的构造? 4.如果我非不让父类的构造执行,我

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1598811284058671259&wfr=spider&for=pc 简介:CPU缓存是CPU一个重要的组成部分,大家都知道三级缓存的重要性,但是知不知道三级缓存意味着什么,是不是三级缓存越大越好呢?让我们一起来看一下吧. 缓存这个词想必大家都听过,其实缓存的意义很广泛:电脑整机最大的缓存可以体现为内存条.显卡上的显存就是显卡芯片所需要用到的缓存.硬盘上也有相对应的缓存.CPU有着最快的缓存(L1.L2.L3缓存等),

学习抽象类前先理解下面这段话: 问你个问题,你知道什么是"东西"吗?什么是"物体"吗? "麻烦你,小王.帮我把那个东西拿过来好吗" 在生活中,你肯定用过这个词--东西. 小王:"你要让我帮你拿那个水杯吗?" 你要的是水杯类的对象.而东西是水杯的父类.通常东西类没有实例对象,但我们有时需要东西的引用指向它的子类实例. 你看你的房间乱成什么样子了,以后不要把东西乱放了,知道么? 又是东西,它是一个数组.而数组中的元素都是其子类的实

自旋对于synchronized关键字的底层意义与价值分析: 对于synchronized关键字的底层意义和价值分析,下面用纯理论的方式来对它进行阐述,自旋这个概念就会应运而生,还是很重要的,下面阐述下: JVM中的同步是基于进入与退出监视器对象(Monitor,也叫管程对象)来实现的,每个对象实例都会有一个Monitor对象,Monitor对象会和Java对象一同创建并销毁.Monitor对象是由C++来实现的[未来会通过openjdk来分析C++的底层实现的]. 当多个线程同时访问一段同步代

两个[\\s\\S]*?之间的* ? {0,n}等元素无效,即使出现这样的元素,也会被当做[\\s\\S]*?处理,[\\s\\S]*+也类似 除非两个[\\s\\S]*?之间设置必定出现的元素才有意义. 如下例中红色部分无效,两个[\\s\\S]*?之间的所有内容等于一个[\\s\\S]*? <table class=\"full\">[\\s\\S]*?id=\"(?<tableName>\\w*)\"[\\s\\S]*?(feature

2020年写了很多事故解决的文章,并不是我绞尽脑汁想出来的,而是真的遇到了这些问题.通过文章的方式记录下来,分享出去,才有意义. 事故背景 首先看下面的图吧,这是我从cat上截的图. 可以看到是一个Rpc调用的错误,从错误中我们只能分析出这个Rpc的请求成功了,并且返回了,因为都走到了反序列化这步. 最后是在创建DTO对象的时候报错了,Could not initalize class xxxxx.DTO说明了这一点. 作为一个调用方,虽然看到了明确的错误,但还是要本着严谨的态度去排查问题,还是

什么是“层叠上下文” 层叠上下文(stacking context),是HTML中一个三维的概念.在CSS2.1规范中,每个盒模型的位置是三维的,分别是平面画布上的X轴,Y轴以及表示层叠的Z轴.一般情况下,元素在页面上沿X轴Y轴平铺,我们察觉不到它们在Z轴上的层叠关系.而一旦元素发生堆叠,这时就能发现某个元素可能覆盖了另一个元素或者被另一个元素覆盖. 什么是“层叠等级” 层叠等级(stacking level,叫“层叠级别”/“层叠水平”也行) 在同一个层叠上下文中,它描述定义的是该层叠上下文中