原文: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 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: 在所排序的样本最左边,画一条线即 无 ,线左边的认为是正类,右边认为是负类,可以算出,TP 实际为正,预测为正 ,FN 实际为正,预测为负 ,TN 实际为负,预测为负 ,FP 实 ...

2019-07-12 15:23 0 930 推荐指数:

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ROC曲线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 ...

Thu Apr 04 17:11:00 CST 2019 0 500
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 ...

Sun Mar 24 08:45:00 CST 2019 0 829
ROC曲线AUC

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

Mon Nov 21 18:57:00 CST 2016 4 80427
ROC曲线AUC

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 ...

Wed Oct 10 18:25:00 CST 2018 1 5564
Python机器学习中的roc_auc曲线绘制

from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt from ...

Thu Feb 21 21:48:00 CST 2019 0 3021
sklearn 绘制roc曲线

Machine learning.简单绘制ROC曲线 ROC曲线,又可以称之为接受者操作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve),ROC曲线下的面积,称为AUC(Area Under Cureve),可以衡量评估二分类模型 ...

Thu Aug 05 19:09:00 CST 2021 0 435
ROC曲线绘制

假设现在有一个二分类问题,先引入两个概念: 真正例率(TPR):正例中预测为正例的比例 假正例率(FPR):反例中预测为正例的比例 再假设样本数为6,现在有一个分类器1,它对样本的分类结果如下表(按预测值从大到小排序) ROC曲线的横轴为假正例率,纵轴为真正 ...

Fri Mar 27 20:45:00 CST 2020 0 1088
ROC曲线绘制

ROC 曲线绘制 个人的浅显理解:1.ROC曲线必须是针对连续值输入的,通过选定不同的阈值而得到光滑而且连续的ROC曲线,故通常应用于Saliency算法评价中,因为可以选定0~255中任意的值进行阈值分割,从而得到ROC曲线; 2.对于图像分割算法的评价不适合 ...

Wed Jan 15 00:29:00 CST 2014 0 3913
 
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