讓我們從頭說起,首先AUC是一種用來度量分類模型好壞的一個標准。這樣的標准其實有很多,例如:大約10年前在machine learning文獻中一統天下的標准:分類精度;在信息檢索(IR)領域中常用的recall和precision,等等。其實,度量反應了人們對” 好”的分類結果的追求,同一 ...
轉:http: blog.csdn.net chjjunking article details 讓我們從頭說起,首先AUC是一種用來度量分類模型好壞的一個標准。這樣的標准其實有很多,例如:大約 年前在machine learning文獻中一統天下的標准:分類精度 在信息檢索 IR 領域中常用的recall和precision,等等。其實,度量反應了人們對 好 的分類結果的追求,同一時期的不同的度 ...
2013-05-23 21:40 0 10884 推薦指數:
讓我們從頭說起,首先AUC是一種用來度量分類模型好壞的一個標准。這樣的標准其實有很多,例如:大約10年前在machine learning文獻中一統天下的標准:分類精度;在信息檢索(IR)領域中常用的recall和precision,等等。其實,度量反應了人們對” 好”的分類結果的追求,同一 ...
AUC是一種用來度量分類模型好壞的一個標准。 ROC分析是從醫療分析領域引入了一種新的分類模型performance評判方法。 ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic,其主要分析工具是一個畫在二維平面 ...
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線和AUC常被用來評價一個二值分類器(binary classifier)的優劣,對兩者的簡單介紹見這里。這篇博文簡單介紹ROC和AUC的特點,以及更為深入地,討論如何作出ROC曲線圖以及計算AUC。 ROC曲線 ...
根據決策值和真實標簽畫ROC曲線,同時計算AUC的值 步驟: 根據決策值和真實標簽畫ROC曲線,同時計算AUC的值: 計算算法的決策函數值deci 根據決策函數值deci對真實標簽y進行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根據$roc_y$分別對正負類樣本進行累積 ...
原創博文,轉載請注明出處! 1.AUC AUC(Area Under ROC Curve),即ROC曲線下面積。 2.AUC意義 若學習器A的ROC曲線被學習器B的ROC曲線包圍,則學習器B的性能優於學習器A的性能;若學習器A的ROC曲線和學習器B的ROC曲線交叉,則比較 ...
AUC(Area under Curve):Roc曲線下的面積,介於0.1和1之間。Auc作為數值可以直觀的評價分類器的好壞,值越大越好。 首先AUC值是一個概率值,當你隨機挑選一個正樣本以及負樣本,當前的分類算法根據計算得到的Score值將這個正樣本排在負樣本前面的概率就是AUC值 ...
由於ROC曲線面積比較難求得,所以判斷模型好壞一般使用AUC曲線 關於AUC曲線的繪制,西瓜書上寫得比較學術,不太能理解,假設有這么一個樣本集: 假設預測樣本為20個,預測為正類的概率已經進行了排序,得分遞減,畫圖步驟為: (1) 在所排序的樣本最左邊,畫一條線即 無 ...
function [auc, curve] = ROC(score, target, Lp, Ln)% This function is to calculat the ordinats of points of ROC curve and the area% under ROC curve ...