文章转载自 http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ 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 ...
一下内容转载自:https: zh.wikipedia.org wiki ROC E B B E BA BF 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。 ROC曲线 在信号检测理论中,接收者操作特征曲线 receiver operating characteristic curve ...
2017-03-09 22:37 0 2472 推荐指数:
文章转载自 http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ 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 ...
,或者通过这个指标来调参优化选用的模型。 对于分类、回归、聚类等,分别有各自的 ...
评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广。 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[准确率 = \cfrac ...
混淆矩阵是一种用于性能评估的方便工具,它是一个方阵,里面的列和行存放的是样本的实际类vs预测类的数量。 P =阳性,N =阴性:指的是预测结果。 T=真,F=假:表示 实际结果与预测结果是否一致,一致为真,不一致为假。 TP=真阳性:预测结果为P,且实际与预测一致。 FP=假阳性:预测 ...
,否则构建 SVR)。 二分类模型的评价指标很多,这里仅叙述 AUC 这个指标。分类问题中,正类预测 ...
原创博文,转载请注明出处! 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中,positive和negtive同样重要时,适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 2.ROC曲线绘制 纵坐标 ...
指标体系概念 简单来说,就是将统计指标系统性的组织起来。 由指标、体系两部分组成。 指标:主要包括:用户数、次数、人均次数、时长、点击率、转换率、渗透率、留存率、成功率等; ...
目录 一、数据指标 1 数据指标作用 2 指标构成 二、数据指标体系 1 指标体系几大要素 2 指标体系怎么看(数据异动分析) 3 构造指标体系 一、数据指标 1 数据指标作用 ...