1.什么是ROC: ROC曲線:接收者操作特征曲線(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特異性連續變量的綜合指標,roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 2.如果學習ROC,首先必須知 ...
引言 很多時候我們都用到ROC和AUC來評判一個二值分類器的優劣,其實AUC跟ROC息息相關,AUC就是ROC曲線下部分的面積,所以需要首先知道什么是ROC,ROC怎么得來的。然后我們要知道一般分類器會有個准確率ACC,那么既然有了ACC,為什么還要有ROC呢,ACC和ROC的區別又在哪兒,這是我喜歡的一種既生瑜何生亮問題。 最后又簡單說明了一下有了ROC之后,為什么還要有AUC呢 ROC簡介 ...
2015-04-28 20:40 1 10146 推薦指數:
1.什么是ROC: ROC曲線:接收者操作特征曲線(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特異性連續變量的綜合指標,roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 2.如果學習ROC,首先必須知 ...
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya AUC-ROC曲線 你已經建立了你的機器學習模型-那么接下來呢?你需要對它進行評估,並驗證它有多好(或有多壞),這樣你就可以決定是否實現它。這時就可以引入AUC-ROC曲線了。 這個名字可能有 ...
本文整理了關於機器學習分類問題的評價指標——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 混淆矩陣 在機器學習領域中,混淆矩陣(confusion matrix)是一種評價分類模型好壞的形象化展示工具。其中,矩陣的每一列表示的是模型預測的樣本情況;矩陣的每一行表示的樣本 ...
from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt from ...
准確率 Accuracy 精確率 Precision 召回率 Recall F1(綜合Precision與Recall) ROC曲線 PR曲線 ...
一、前述 怎么樣對訓練出來的模型進行評估是有一定指標的,本文就相關指標做一個總結。 二、具體 1、混淆矩陣 混淆矩陣如圖: 第一個參數true,false是指預測的正確性。 第二個 ...
本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是機器學習專題的第18篇文章,我們來看看機器學習領域當中,非常重要的其他幾個指標。 混淆矩陣 在上一篇文章當中,我們在介紹召回率、准確率這些概念之前,先講了TP、FP、FN、和FP這幾個值。我們再來簡單地回顧一下 ...
申明:因為看的這個課老師講的有點亂,課程也有的章節少那么幾小節。所以對一些東西沒理解透徹,而且有些亂。 所以,望理解,等以后學的更深刻了再回來修改。 1.ROC與AOC ROC與AUC ROC:橫軸False 縱軸TRUE理想情況下(0,1)達不到 最完美的情況每一個 ...