机器学习基础ROC曲线理解
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 ...
原文：机器学习--PR曲线， ROC曲线
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 对于分类问题我们可以直接预测输入数据的类别，或者我们也可以为测试样本产生一个实值或概率预测，并将这个预测值与一个分类阈 ...
2020-02-29 15:56 0 5180 推荐指数：
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：ROC 曲线与坐标图形边界围成的面积，越大模型越优； TPR（True P ...
ROC曲线和PR曲线
转自：http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类、检索中的评价指标很多，Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve...... 一、历史 wiki上说，ROC曲线最先在二战中分析雷达信号，用来检测敌军 ...
ROC曲线、PR曲线
在论文的结果分析中，ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图。 1.ROC曲线 ROC曲线（receiver operating characteristic）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阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）来实现。由于是通过比较两个操作特征 ...
机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码 ROC曲线和PR（Precision - Recall）曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法，二者既有 ...
【机器学习】搞清楚机器学习的TP、FN、FP、TN，查全率和查准率，PR曲线和ROC曲线的含义与关系
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ROC曲线 VS PR曲线
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课（博主亲自录制视频）：http://dwz.date/b9vv 初识ROC曲线 1. ROC的前世今生： ROC的全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线 ...
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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 ...