目录 混淆矩阵衍生指标 . ROC . AUC . K S . GINI . 小结 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结果的评估，而绝大多数模型都能产生好多份分类结果 通过调整阈值 ，所以它们的评估是单一的 片面的，并不能全面地评估模型的效果。因此，需要引入新的评估指标，来综合全面地评估模型，它们就是如下所述，由混淆矩阵衍生的一系列评估指标。 . ...
2020-06-16 15:35 0 1305 推荐指数：
Alink漫谈(八) : 二分类评估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何实现 目录 Alink漫谈(八) : 二分类评估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何实现 ...
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 ...
目录 1 二分类模型评估 1.1 混淆矩阵 1.1.1 ACC 1.1.2 PPV 1.1.3 TPR 1.1.4 FPR 1.1.5 F-Score 1.1.6 小结 ...
本篇博文简要讨论机器学习二分类问题中的混淆矩阵、ROC以及AUC评估指标；作为评价模型的重要参考，三者在模型选择以及评估中起着指导性作用。 按照循序渐进的原则，依次讨论混淆矩阵、ROC和AUC： 设定一个机器学习问题情境：给定一些肿瘤患者样本，构建一个分类模型来预测肿瘤是良性还是恶性，显然这是 ...
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 ...
率、召回率、ROC、AUC) 背景介绍在模型建立之后，必须对模型的效果进行评估，因为数据挖掘是一个 ...
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 e1701 中都在 svm 中，仅当 y 变量是 factor 类型时构建 SVC ...
