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 ...
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的区别又在哪儿,这是我喜欢的一种既生瑜何生亮问题。 最后又简单说明了一下有了ROC之后,为什么还要有AUC呢 ROC简介 ...
2015-04-28 20:40 1 10146 推荐指数:
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 ...
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya AUC-ROC曲线 你已经建立了你的机器学习模型-那么接下来呢?你需要对它进行评估,并验证它有多好(或有多坏),这样你就可以决定是否实现它。这时就可以引入AUC-ROC曲线了。 这个名字可能有 ...
本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。其中,矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况;矩阵的每一行表示的样本 ...
from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt from ...
准确率 Accuracy 精确率 Precision 召回率 Recall F1(综合Precision与Recall) ROC曲线 PR曲线 ...
一、前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结。 二、具体 1、混淆矩阵 混淆矩阵如图: 第一个参数true,false是指预测的正确性。 第二个 ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章,我们来看看机器学习领域当中,非常重要的其他几个指标。 混淆矩阵 在上一篇文章当中,我们在介绍召回率、准确率这些概念之前,先讲了TP、FP、FN、和FP这几个值。我们再来简单地回顾一下 ...
申明:因为看的这个课老师讲的有点乱,课程也有的章节少那么几小节。所以对一些东西没理解透彻,而且有些乱。 所以,望理解,等以后学的更深刻了再回来修改。 1.ROC与AOC ROC与AUC ROC:横轴False 纵轴TRUE理想情况下(0,1)达不到 最完美的情况每一个 ...