原文:机器学习中的AUC-ROC曲线

作者 ANIRUDDHA BHANDARI 编译 VK 来源 Analytics Vidhya AUC ROC曲线 你已经建立了你的机器学习模型 那么接下来呢 你需要对它进行评估,并验证它有多好 或有多坏 ,这样你就可以决定是否实现它。这时就可以引入AUC ROC曲线了。 这个名字可能有点夸张,但它只是说我们正在计算 Receiver Characteristic Operator ROC 的 A ...

2020-07-05 11:40 0 1108 推荐指数:

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Python机器学习roc_auc曲线绘制

from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt from ...

Thu Feb 21 21:48:00 CST 2019 0 3021
机器学习ROCAUC(python代码)

1.什么是ROC:     ROC曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 2.如果学习ROC,首先必须知 ...

Mon Jan 03 05:50:00 CST 2022 0 1751
机器学习:ACC、ROCAUC

引言 很多时候我们都用到ROCAUC来评判一个二值分类器的优劣,其实AUCROC息息相关,AUC就是ROC曲线下部分的面积,所以需要首先知道什么是ROCROC怎么得来的。然后我们要知道一般分类器会有个准确率ACC,那么既然有了ACC,为什么还要有ROC呢,ACC和ROC ...

Wed Apr 29 04:40:00 CST 2015 1 10146
机器学习性能指标之ROCAUC理解与曲线绘制

一. ROC曲线 1、roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例 ...

Sun Sep 09 22:56:00 CST 2018 0 1572
机器学习之分类器性能指标之ROC曲线AUC

分类器性能指标之ROC曲线AUC值 一 roc曲线 1、roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例 ...

Thu Apr 09 03:56:00 CST 2015 1 126263
机器学习 | 分类性能度量指标 : ROC曲线AUC值、正确率、召回率

本篇博客的图源来自 zhwhong,转载仅作学习使用! 在分类任务,人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例错分的样例比例。实际上,这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习,有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion ...

Tue Oct 26 06:29:00 CST 2021 0 305
机器学习--PR曲线ROC曲线

机器学习领域,如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标,可能会使我们对模型性能产生误解,尤其是当我们模型输出值是一个概率值时,更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标.这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线ROC曲线 预测概率 对于分类问题 ...

Sat Feb 29 23:56:00 CST 2020 0 5180
 
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