原文:二分类模型 AUC 评价法

二分类模型 AUC 评价法 对于二分类模型,其实既可以构建分类器,也可以构建回归 比如同一个二分类问题既可以用 SVC 又可以 SVR,python 的 sklearn 中 SVC 和 SVR 是分开的,R 的 e 中都在 svm 中,仅当 y 变量是 factor 类型时构建 SVC,否则构建 SVR 。 二分类模型的评价指标很多,这里仅叙述 AUC 这个指标。分类问题中,正类预测 score ...

2020-05-07 18:37 0 586 推荐指数:

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二分类问题的评价指标:ROC,AUC

文章转载自 http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两 ...

Wed May 13 18:10:00 CST 2015 0 4523
二分类模型评估之AUC ROC

ROC的介绍可以参考wiki https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic 偷一张wiki上的图片: AUC ROC的意思为ROC 曲线下方的面积(Area under the Curve ...

Fri Jul 14 22:42:00 CST 2017 0 4768
Data Mining | 二分类模型评估-ROC/AUC/K-S/GINI

目录 1 混淆矩阵衍生指标 1.1 ROC 1.2 AUC 1.3 K-S 1.4 GINI 1.5 小结 1 混淆矩阵衍生指标 上面提到的ACC、PPV、TPR、FPR等指标,都是对某一给定分类 ...

Tue Jun 16 23:35:00 CST 2020 0 1305
二分类算法的评价指标:准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC

评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广。 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[准确率 = \cfrac ...

Mon Oct 29 20:44:00 CST 2018 0 9359
二分类模型之logistic

liner classifiers 逻辑回归用在2分类问题上居多。它是一个非线性的回归模型,其最大的好处恰恰是可以解决二元问题,目前在金融行业,基本都是使用Logistic回归来预判一个用户是否为好客户,因为它还弥补了其他黑盒模型(SVM、神经网络、随机森林等)不具解释性的缺点。知 ...

Mon Feb 17 21:44:00 CST 2020 0 1357
二分类Logistic回归模型

  Logistic回归属于概率型的非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型。这里只讲二分类。   对于二分类的Logistic回归,因变量y只有“是、否”两个取值,记为1和0。这种值为0/1的二值品质型变量,我们称其为二分类变量。   假设在自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots ...

Tue Sep 03 23:22:00 CST 2019 0 6306
关于二分类评价指标体系

一下内容转载自:https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF   ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣 ...

Fri Mar 10 06:37:00 CST 2017 0 2472
机器学习二分类模型评价指标:准确率\召回率\特异度等

混淆矩阵是一种用于性能评估的方便工具,它是一个方阵,里面的列和行存放的是样本的实际vs预测的数量。 P =阳性,N =阴性:指的是预测结果。 T=真,F=假:表示 实际结果与预测结果是否一致,一致为真,不一致为假。 TP=真阳性:预测结果为P,且实际与预测一致。 FP=假阳性:预测 ...

Sat Jul 07 22:30:00 CST 2018 0 1335
 
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