AUC 理解
AUC（Area under curve）是機器學習常用的二分類評測手段，直接含義是ROC曲線下的面積, 對於二分類模型，還有很多其他評價指標，比如 logloss，accuracy，precision。如果你經常關注數據挖掘比賽，比如 kaggle，那你會發現 AUC 和 logloss ...
原文：理解AUC
本文主要討論了auc的實際意義，並給出了auc的常規計算方法及其證明 轉載請注明出處：http: www.cnblogs.com van p .html ROC曲線和auc 從二分類說起，假設我們的樣本全集里，所有樣本的真實標簽 label 為 或 ，其中 表示正樣本， 表示負樣本，如果我們有一個分類模型，利用它對樣本進行了標注，那邊我們可以得到下面的划分 truth predictor TP ...
2016-05-15 11:31 1 12816 推薦指數：
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申明：該文章轉載自vividfree的博客 原來博客鏈接： http://vividfree.github.io/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/2015/11/20/understanding-ROC-and-AUC 另外還有一個 ...
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source:為什么搜索與推薦場景用AUC評價模型好壞？ (qq.com) 1.auc值與模型預測值的大小無關, 只關注排序效果, 所以特別適合排序業務 2.auc值一個通俗易懂的解釋: 例如0.7的AUC可以理解為, 給定一個正樣本和一個負樣本，在70%的情況下，模型對正樣本 ...
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轉https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/152851 新理解：我認為auc，和ks異曲同工。auc是根據預測概率（由大到小排序）作為閾值，可分割為不多於樣本個數n個閾值。即可得到n個recall和precision把這些點連成線即為roc曲線。auc即為 ...
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