对模型评价指标AUC的理解
AUC是一种衡量机器学习模型分类性能的重要且非常常用的指标,其只能用于二分类的情况. AUC的本质含义反映的是对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性 大于 将负例预测为正例的可能性的 概率( :-) 没办法这句话就是这么绕, rap~). AUC作为数值,那么到底是 ...
原文：模型评价指标：AUC
参考链接：https: www.iteye.com blog lps 问题： AUC是什么 AUC能拿来干什么 AUC如何求解 深入理解AUC AUC是什么 混淆矩阵 Confusion matrix 混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础，毫无疑问也是理解AUC的基础。丰富的资料介绍着混淆矩阵的概念，这里用一个经典图来解释混淆矩阵是什么。显然，混淆矩阵包含四部分的信息： . True negativ ...
2019-11-14 13:08 0 594 推荐指数：
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