本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算，并以鸢尾花数据为例，简单用python进行一下说明。如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解，可以先参考下这篇文章：http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details ...

原创博文，转载请注明出处！ 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中，positive和negtive同样重要时，适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 2.ROC曲线绘制 纵坐标 ...

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算，并以鸢尾花数据为例，简单用python进行一下说明。如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解，可以先参考下这篇文章：http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 ...

引言 很多分类器在数学解释时都是以二分类为例，其数学推导不适用于多分类，模型本身也只能用于二分类，如SVM，Adaboost ， 但是现实中很多问题是多分类的，那这些模型还能用吗 二分类 to 多分类 更改数学原理 改变这些模型的原理，重新推导数学公式，然后代码实现。 这种 ...

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 ...

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 ...

ROC曲线 ROC曲线是二元分类器中常用的工具，它的全称是 Receiver Operating Characteristic，接收者操作特征曲线。它与precision/recall 曲线特别相似，但是它画出的是true positive rate（recall的另一种叫法）对应false ...

二分类转载自https://blog.csdn.net/on2way/article/details/47838337 多分类转载自https://blog.csdn.net/on2way/article/details/48006539 作为(曾)被认为两大最好的监督分类算法 ...