原文:機器學習之分類器性能指標之ROC曲線、AUC值

分類器性能指標之ROC曲線 AUC值 一 roc曲線 roc曲線:接收者操作特征 receiveroperating characteristic ,roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 橫軸:負正類率 false postive rate FPR 特異度,划分實例中所有負例占所有負例的比例 Specificity 縱軸:真正類率 true postive rate TPR 靈敏度,S ...

2015-04-08 19:56 1 126263 推薦指數:

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機器學習性能指標ROCAUC理解與曲線繪制

一. ROC曲線 1、roc曲線:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 橫軸:負正類率(false postive rate FPR)特異度,划分實例中所有負例占所有負例的比例 ...

Sun Sep 09 22:56:00 CST 2018 0 1572
機器學習之分類性能度量指標 : ROC曲線AUC、正確率、召回率

https://zhwhong.cn/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/ 在分類任務中,人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上,這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實 ...

Fri May 29 00:07:00 CST 2020 0 628
機器學習:分類算法性能指標ROC曲線

在介紹ROC曲線之前,先說說混淆矩陣及兩個公式,因為這是ROC曲線計算的基礎。 1.混淆矩陣的例子(是否點擊廣告): 說明: TP:預測的結果跟實際結果一致,都點擊了廣告。 FP:預測結果點擊了,但是真實情況是未點擊 ...

Wed Apr 12 23:17:00 CST 2017 0 4562
機器學習 | 分類性能度量指標 : ROC曲線AUC、正確率、召回率

本篇博客的圖源來自 zhwhong,轉載僅作學習使用! 在分類任務中,人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上,這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實。在機器學習中,有一個普遍適用的稱為混淆矩陣(confusion ...

Tue Oct 26 06:29:00 CST 2021 0 305
機器學習常用性能指標總結

序言 在機器學習中,性能指標(Metrics)是衡量一個模型好壞的關鍵,通過衡量模型輸出y_predict 和 y_true之間的某種"距離"得出的。 性能指標往往是我們做模型時的最終目標,如准確率,召回率,敏感度等等,但是性能指標常常因為不可微分,無法作為優化的loss函數,因此采用 ...

Sat Apr 15 22:31:00 CST 2017 0 5634
 
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