【转】AUC(Area Under roc Curve )计算及其与ROC的关系
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 ...
原文：AUC(Area Under roc Curve)学习笔记
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 ...
2014-10-27 09:51 0 31364 推荐指数：
相关推荐
AUC(Area Under roc Curve )计算及其与ROC的关系
转：http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105 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 ...
sklearn学习：为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？
为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？ auc()：计算ROC曲线下的面积.即图中的area roc_auc_score()：计算AUC的值，即输出的AUC 最佳答案 AUC并不总是ROC曲线下的面积.曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域 ...
[sklearn]性能度量之AUC值（from sklearn.metrics import roc_auc_curve）
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 ...
机器学习之ROC和AUC(python代码)
1.什么是ROC: ROC曲线：接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 2.如果学习ROC，首先必须知 ...
机器学习：ACC、ROC和AUC
引言 很多时候我们都用到ROC和AUC来评判一个二值分类器的优劣，其实AUC跟ROC息息相关，AUC就是ROC曲线下部分的面积，所以需要首先知道什么是ROC，ROC怎么得来的。然后我们要知道一般分类器会有个准确率ACC，那么既然有了ACC，为什么还要有ROC呢，ACC和ROC ...
机器学习-TensorFlow应用之classification和ROC curve
概述 前面几节讲的是linear regression的内容，这里咱们再讲一个非常常用的一种模型那就是classification，classification顾名思义就是分类的意思，在实 ...
《机器学习(周志华)》笔记--模型的评估与选择（6）--衡量分类任务的性能指标：ROC曲线与AUC计算与绘制
五、衡量分类任务的性能指标 5、ROC曲线与AUC （1）ROC曲线 ROC曲线( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR （ True Positive Rate ）与 FPR （ False Positive ...