多分类-- ROC曲线
/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况，对于多分类问题，ROC曲线的获取主要有两 ...
原文：分类问题（四）ROC曲线
ROC曲线 ROC曲线是二元分类器中常用的工具，它的全称是 Receiver Operating Characteristic，接收者操作特征曲线。它与precision recall 曲线特别相似，但是它画出的是true positive rate recall的另一种叫法 对应false positive rate FPR 的图。FPR是 负实例 negative instances 被错误地 ...
2020-02-18 19:07 0 909 推荐指数：
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多分类下的ROC曲线和AUC
由于ROC曲线是针对二分类的情况，对于多分类问题，ROC曲线的获取主要有两种方法： ...
分类器评估方法：ROC曲线
注：本文是人工智能研究网的学习笔记 ROC是什么 二元分类器（binary classifier）的分类结果 ROC空间 最好的预测模型在左上角，代表100%的灵敏度和0%的虚警率，被称为完美分类器。 一个随机猜测模型。会给出从左下角到右上角的沿着对角线的点（对角线被称作 ...
机器学习：评价分类结果（ROC 曲线）
：ROC 曲线与坐标图形边界围成的面积，越大模型越优； TPR（True P ...
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1.混淆矩阵（confusion matrix） 针对预测值和真实值之间的关系，我们可以将样本分为四个部分，分别是： 真正例（True Positive，TP）：预测值和真实值都为 ...
AUC指标之ROC曲线只有一个点的问题
在一般认知中，用模型对测试集进行分类预测，结果应该是X或者X'（也可以说是或者否）。根据混淆矩阵算出TP、FP、TN、FN，进一步算出TPR、FPR。一个测试集只会有一对TPR/FPR值，那么ROC曲线就只会有一个点，何谈曲线之说？难道是用多个测试集得到多对TPR/FPR值，来绘制ROC曲线 ...
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1. ROC曲线的定义 ROC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，其主要的分析方法就是画这条特征曲线。这里在网上找了一个比较好的图样示例 ...
ROC曲线
转自：http://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF 在信号检测理论中,接收者操作特征(receiver operating characteristic),或者叫ROC曲线是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真 ...