原文:机器学习之ROC和AUC(python代码)

.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。 .如果学习ROC,首先必须知道什么: 要学习ROC曲线首先得知道什么是TPR,什么是FPR。 TPR的英文全称为:True Positive Rate FPR的英文全称为:Fa ...

2022-01-02 21:50 0 1751 推荐指数:

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Python机器学习中的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: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 ...

Sun Jul 05 19:40:00 CST 2020 0 1108
机器学习-Confusion Matrix混淆矩阵、ROCAUC

本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix、ROCAUC的概念以及理解。 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。其中,矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况;矩阵的每一行表示的样本 ...

Mon Jul 30 18:08:00 CST 2018 0 1528
五分钟秒懂机器学习混淆矩阵、ROCAUC

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章,我们来看看机器学习领域当中,非常重要的其他几个指标。 混淆矩阵 在上一篇文章当中,我们在介绍召回率、准确率这些概念之前,先讲了TP、FP、FN、和FP这几个值。我们再来简单地回顾一下 ...

Thu Apr 30 04:46:00 CST 2020 0 1298
机器学习(贝叶斯,K-means,ROC,AUC)

申明:因为看的这个课老师讲的有点乱,课程也有的章节少那么几小节。所以对一些东西没理解透彻,而且有些乱。 所以,望理解,等以后学的更深刻了再回来修改。 1.ROC与AOC ROCAUC ROC:横轴False 纵轴TRUE理想情况下(0,1)达不到 最完美的情况每一个 ...

Thu Nov 22 06:26:00 CST 2018 0 985
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
 
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