机器学习基础ROC曲线理解 一、总结 一句话总结: ROC曲线的全称是Receiver Operating Characteristic Curve,中文名字叫“受试者工作特征曲线”,顾名思义,就是评估物品性能。 1、ROC曲线起源? a、ROC曲线起源于第二次世界大战时期雷达兵 ...
. 分类器评估指标 对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:真正例 True Positive,TP :真实类别为正例,预测类别为正例。假正例 False Positive,FP :真实类别为负例,预测类别为正例。假负例 False Negative,FN :真实类别为正例,预测类别为负例。真负例 True Negative,TN :真实类别为负例,预测类别为负例。 . 精 ...
2019-06-14 15:15 0 1056 推荐指数:
机器学习基础ROC曲线理解 一、总结 一句话总结: ROC曲线的全称是Receiver Operating Characteristic Curve,中文名字叫“受试者工作特征曲线”,顾名思义,就是评估物品性能。 1、ROC曲线起源? a、ROC曲线起源于第二次世界大战时期雷达兵 ...
一、基础理解 1)定义 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 定义:描述 TPR 和 FPR 之间的关系; 功能:应用于比较两个模型的优劣; 模型不限于是否通过极度偏斜的数据训练所得; 比较方式 ...
在机器学习领域,如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标,可能会使我们对模型性能产生误解,尤其是当我们模型输出值是一个概率值时,更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标.这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线, ROC曲线 预测概率 对于分类问题 ...
1.什么是ROC: ROC曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 2.如果学习ROC,首先必须知 ...
引言 很多时候我们都用到ROC和AUC来评判一个二值分类器的优劣,其实AUC跟ROC息息相关,AUC就是ROC曲线下部分的面积,所以需要首先知道什么是ROC,ROC怎么得来的。然后我们要知道一般分类器会有个准确率ACC,那么既然有了ACC,为什么还要有ROC呢,ACC和ROC ...
概述 前面几节讲的是linear regression的内容,这里咱们再讲一个非常常用的一种模型那就是classification,classification顾名思义就是分类的意思,在实 ...
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya AUC-ROC曲线 你已经建立了你的机器学习模型-那么接下来呢?你需要对它进行评估,并验证它有多好(或有多坏),这样你就可以决定是否实现它。这时就可以引入AUC-ROC曲线了。 这个名字可能有 ...
本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。其中,矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况;矩阵的每一行表示的样本 ...