二分类问题中的混淆矩阵、ROC以及AUC评估指标
本篇博文简要讨论机器学习二分类问题中的混淆矩阵、ROC以及AUC评估指标；作为评价模型的重要参考，三者在模型选择以及评估中起着指导性作用。 按照循序渐进的原则，依次讨论混淆矩阵、ROC和AUC： 设定一个机器学习问题情境：给定一些肿瘤患者样本，构建一个分类模型来预测肿瘤是良性还是恶性，显然这是 ...
原文：评估分类器性能的度量，像混淆矩阵、ROC、AUC等
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 . 回顾 模型评估可以用于在不同的模型类型 ...
2016-10-09 12:01 0 4865 推荐指数：
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文章目录 1.背景 2.ROC曲线 2.1 ROC名称溯源(选看) 2.2 ROC曲线的绘制 3.AUC(Area Under ROC Curve) 3.1 AUC来历 3.2 AUC几何意义 3.3 AUC计算 ...