对模型评价指标AUC的理解
AUC是一种衡量机器学习模型分类性能的重要且非常常用的指标,其只能用于二分类的情况. AUC的本质含义反映的是对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性 大于 将负例预测为正例的可能性的 概率( :-) 没办法这句话就是这么绕, rap~). AUC作为数值,那么到底是 ...
原文：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 . 判别为正类，小于 . 判别为负类。如何设定这个阈值，是个问题。而AUC这个指标则不需要设阈值。 或者说，每种阈值的情况都考虑了，下面介绍 计算方式 利用R ...
2020-05-25 00:48 0 1165 推荐指数：
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