让我们从头说起,首先AUC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,同一 ...
转:http: blog.csdn.net chjjunking article details 让我们从头说起,首先AUC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 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,同一时期的不同的度 ...
2013-05-23 21:40 0 10884 推荐指数:
让我们从头说起,首先AUC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,同一 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
由于ROC曲线面积比较难求得,所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制,西瓜书上写得比较学术,不太能理解,假设有这么一个样本集: 假设预测样本为20个,预测为正类的概率已经进行了排序,得分递减,画图步骤为: (1) 在所排序的样本最左边,画一条线即 无 ...
function [auc, curve] = ROC(score, target, Lp, Ln)% This function is to calculat the ordinats of points of ROC curve and the area% under ROC curve ...