sklearn下的ROC与AUC原理详解
)，一般希望它越小越好 ROC曲线：以FPR作为X轴，TPR作为y轴 roc_curve函数的原理及 ...
原文：ROC与AUC原理
来自：https: blog.csdn.net shenxiaoming article details 来自：https: blog.csdn.net u article details 在分类模型中，roc曲线和auc曲线作为衡量一个模型拟合程度的指标。 分类模型评估： 指标 描述 Scikit learn函数 Precision AUC from sklearn.metrics import ...
2018-07-25 17:47 0 1288 推荐指数：
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0、模型评价指标【AUC原理、roc曲线等】
分类模型评估： 指标 描述 Scikit-learn函数 Precision AUC from sklearn.metrics import precision_score ...
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 ...
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 ...
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 ...
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一. ROC曲线概念 二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题，经常会用到。ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线和 AUC (Area Under the Curve) 值常被用来评价一个二值分类器 (binary classifier) 的优劣 ...
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 ...