在论文的结果分析中，ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图。 1.ROC曲线 ROC曲线（receiver operating characteristic）是一种对于灵敏度进行描述的功能图像。ROC曲线可以通过描述真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）来实现。由于是通过比较两个操作特征 ...

python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课（博主亲自录制视频）：http://dwz.date/b9vv 初识ROC曲线 1. ROC的前世今生： ROC的全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线 ...

　　　　在linear model中，我们对各个特征线性组合，得到linear score,然后确定一个threshold，linear score ＜ threshold 判为负类，linear score ＞ threshold 判为正类。画PR曲线时， 我们可以想象threshold 是不断 ...

在机器学习领域，如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标，可能会使我们对模型性能产生误解，尤其是当我们模型输出值是一个概率值时，更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标．这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线， ROC曲线 预测概率 对于分类问题 ...

　　　　在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ 　　　　首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN ...

　在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ 　　　　首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN 　　True ...

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 ...

注意：只是示意图，不是根据数据绘制的。。论文需要 close all; clear; clc; %% 数据 %% 画图ROC % x=0:0.01:1; % y=x; % plot(x,y,'k--'); % hold on; % theta=pi/2:0.01:pi; % X ...