ROC曲线 在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感，即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线。但是对于PR曲线就不一样了。PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化。但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证（至少我没有找到）。 此处记为结论 ...

为什么正负样本差距比较大的时候使用ROC曲线能比较准确的评估模型性能、auc和roc的关系以及为什么，auc能评判模型好坏 混淆矩阵、横轴 实际正样本、实际负样本、纵轴预测正样本、预测负样本 enter ...

正样本是指属于某目标类别的样本，负样本是指不属于目标类别的样本。 以分类问题为例，正样本即为我们想要分类出来的样本类型。比如在汽车分类场景下，我们需要确定一张照片是否为汽车，则在训练过程中，汽车图片就为正样本，非汽车图片为负样本，训练模型后得到一个分类模型。测试 ...

停业务服务。 备份数据 停库 修改配置 删文件： 启动： 设置密码等级 修改密码 设置root远程访问 10.查看大小写敏感 11. 重启数据库 systemctl ...

function [auc, curve] = ROC(score, target, Lp, Ln)% This function is to calculat the ordinats of points of ROC curve and the area% under ROC curve ...

　　AUC(Area under Curve)：Roc曲线下的面积，介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。 　　首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值 ...

由于ROC曲线面积比较难求得，所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制，西瓜书上写得比较学术，不太能理解，假设有这么一个样本集： 假设预测样本为20个，预测为正类的概率已经进行了排序，得分递减，画图步骤为： (1) 在所排序的样本最左边，画一条线即 无 ...

正负样本比率失衡SMOTE 目录 正负样本比率失衡SMOTE 背景 公式 python实现 代码的使用方法 背景 这几天测试天池的优惠券预测数据在dnn上面会不会比集成树有较好的效果，但是正负样本差距太大，而处理 ...