理解AUC
本文主要讨论了auc的实际意义，并给出了auc的常规计算方法及其证明 转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/van19/p/5494908.html 1 ROC曲线和auc 从二分类说起，假设我们的样本全集里，所有样本的真实标签（label ...
原文：AUC 理解
AUC Area under curve 是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积,对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如 logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如 kaggle，那你会发现 AUC 和 logloss 基本是最常见的模型评价指标。 从AUC 判断分类器 预测模型 优劣的标准： AUC ，是完美分类器 AUC ...
2020-03-11 16:30 0 1424 推荐指数：
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理解 ROC 和 AUC
申明：该文章转载自vividfree的博客 原来博客链接： http://vividfree.github.io/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/2015/11/20/understanding-ROC-and-AUC 另外还有一个 ...
ROC和AUC理解
一. ROC曲线概念 二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题，经常会用到。ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线和 AUC (Area Under the Curve) 值常被用来评价一个二值分类器 (binary classifier) 的优劣 ...
AUC值的理解和应用
source:为什么搜索与推荐场景用AUC评价模型好坏？ (qq.com) 1.auc值与模型预测值的大小无关, 只关注排序效果, 所以特别适合排序业务 2.auc值一个通俗易懂的解释: 例如0.7的AUC可以理解为, 给定一个正样本和一个负样本，在70%的情况下，模型对正样本 ...
auc ks 新理解
转https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/152851 新理解：我认为auc，和ks异曲同工。auc是根据预测概率（由大到小排序）作为阈值，可分割为不多于样本个数n个阈值。即可得到n个recall和precision把这些点连成线即为roc曲线。auc即为 ...
AUC指标深度理解
AUC 指标 直观意义 AUC 指标用于评价分类器对于正、负样例的辨别能力，对出结果的排序位置（按照预测为正例的概率）敏感。 为什么提出这个指标？ 一般来讲，精确率、召回率等指标，都需要设定一个阈值去判别是属于正类还是负类，例如预测分大于等于0.5判别为正类，小于0.5判别为负类 ...
对模型评价指标AUC的理解
怎么来的?怎么理解它的意义? 在真正接触AUC之前,还需要了解两个概念, 分别是混淆矩阵(confusion ma ...
如何理解机器学习和统计中的AUC？
如何理解机器学习和统计中的AUC？ 分三部分，第一部分是对 AUC 的基本介绍，包括 AUC 的定义，解释，以及算法和代码，第二部分用逻辑回归作为例子来说明如何通过直接优化 AUC 来训练，第三部分，内容完全由 @李大猫原创——如何根据 auc 值来计算真正的类别，换句话说，就是对 auc ...