sklearn学习：为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？
为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？ auc()：计算ROC曲线下的面积.即图中的area roc_auc_score()：计算AUC的值，即输出的AUC 最佳答案 AUC并不总是ROC曲线下的面积.曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域 ...
原文：roc_auc_score
roc auc score Receiver Operating Characteristics 受试者工作特性曲线，也就是说在不同的阈值下，True Positive Rate和False Positive Rate的变化情况 我们只考虑判为正的情况时，分类器在正例和负例两个集合中分别预测，如果模型很好，在正例中预测，百分百为正例，而在负例中预测，百分 为正例，说明模型分类能力很强，因为对于不同 ...
2020-05-21 15:03 0 6760 推荐指数：
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