AUC 理解
AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积, 对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如 logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如 kaggle，那你会发现 AUC 和 logloss ...
原文：auc ks 新理解
转https: www.zybuluo.com frank shaw note 新理解：我认为auc，和ks异曲同工。auc是根据预测概率 由大到小排序 作为阈值，可分割为不多于样本个数n个阈值。即可得到n个recall和precision把这些点连成线即为roc曲线。auc即为roc下的面积。那个点最接近左上角即为最好的阈值。 和 作阈值分别得到 , 和 , 点。样本点只是曲线上的点，理论上无穷 ...
2018-09-30 00:14 0 1664 推荐指数：
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