本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算，并以鸢尾花数据为例，简单用python进行一下说明。如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解，可以先参考下这篇文章：http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

1.概述 　　AUC（Area Under roc Curve）是一种 ...

基础介绍 　　ROC全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）。ROC曲线下的面积就是AUC（Area Under the Curve）。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法的性能。介绍定义前，首先需要知道基础相关概念： 　　1）分类 ...

1.简介　　ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具。通俗点说，ROC与AUC是用来回答这样的问题的： 分类模型的预测到底准不准确？ 我们建出模型的错误率有多大？正确率有多高？ 两个不同的分类模型中，哪个更好用？哪个更准确 ...

以计算每个类别的ROC曲线和auc值； 3、 计算整体ROC曲线和auc值 （1） ...