ROC和AUC介绍以及如何计算AUC
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，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 ...
原文：ROC和AUC的区别
ROC是一个曲线，AUC是曲线下面的面积值。 ROC曲线是FPR和TPR的点连成的线。 可以从上面的图看到，横轴是FPR, 纵轴是TPR TPR TP TP FN FPR FP FP TN ROC曲线如果想要理解的话，要关注四点一线： , 点：FPR ，TPR gt 代表最好的一种情况，即所有的正例都被正确预测了，并且，没有负例被错认为正例。 , 点： gt 代表最差的一种情况，所有的正例都看错 ...
2017-11-14 23:18 0 3089 推荐指数：
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ROC曲线与AUC面积
function [auc, curve] = ROC(score, target, Lp, Ln)% This function is to calculat the ordinats of points of ROC curve and the area% under ROC curve ...
ROC与AUC原理
来自：https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/72627882 来自：https://blog.csdn.net/u010705209/article/details/53037481 在分类模型中，roc曲线和auc曲线 ...
理解 ROC 和 AUC
申明：该文章转载自vividfree的博客 原来博客链接： http://vividfree.github.io/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/2015/11/20/understanding-ROC-and-AUC 另外还有一个 ...
roc_auc_score
roc_auc_score(Receiver Operating Characteristics(受试者工作特性曲线，也就是说在不同的阈值下，True Positive Rate和False Positive Rate的变化情况)) 我们只考虑判为正的情况时，分类器在正例和负例两个集合中分别预测 ...
ROC和AUC理解
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ROC曲线，AUC面积
AUC(Area under Curve)：Roc曲线下的面积，介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。 首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值 ...
ROC与AUC曲线绘制
由于ROC曲线面积比较难求得，所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制，西瓜书上写得比较学术，不太能理解，假设有这么一个样本集： 假设预测样本为20个，预测为正类的概率已经进行了排序，得分递减，画图步骤为： (1) 在所排序的样本最左边，画一条线即 无 ...