本文主要讨论了auc的实际意义，并给出了auc的常规计算方法及其证明 转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/van19/p/5494908.html 1 ROC曲线和auc 从二分类说起，假设我们的样本全集里，所有样本的真实标签（label ...

AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积, 对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如 logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如 kaggle，那你会发现 AUC 和 logloss ...

申明：该文章转载自vividfree的博客 原来博客链接： http://vividfree.github.io/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/2015/11/20/understanding-ROC-and-AUC 另外还有一个 ...

一. ROC曲线概念 二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题，经常会用到。ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线和 AUC (Area Under the Curve) 值常被用来评价一个二值分类器 (binary classifier) 的优劣 ...

转https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/152851 新理解：我认为auc，和ks异曲同工。auc是根据预测概率（由大到小排序）作为阈值，可分割为不多于样本个数n个阈值。即可得到n个recall和precision把这些点连成线即为roc曲线。auc即为 ...

终于找到计算AUC值的方法了。。。。SVM与随机森林分类后都适用。对于SVM分类器，MATLAB有自己的自带方法plotroc方法，但是对于随机森林得到的分类模型和预测不适用，以下这个代码对于哪个都适用（只负责计算AUC值，木有画出roc曲线功能） function [result ...

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0.5判别为正类，小于0.5判别为负类 ...

1.概述 　　AUC（Area Under roc Curve）是一种 ...