在論文的結果分析中，ROC和PR曲線是經常用到的兩個有力的展示圖。 1.ROC曲線 ROC曲線（receiver operating characteristic）是一種對於靈敏度進行描述的功能圖像。ROC曲線可以通過描述真陽性率（TPR）和假陽性率（FPR）來實現。由於是通過比較兩個操作特征 ...

python金融風控評分卡模型和數據分析微專業課（博主親自錄制視頻）：http://dwz.date/b9vv 初識ROC曲線 1. ROC的前世今生： ROC的全稱是“受試者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲線 ...

　　　　在linear model中，我們對各個特征線性組合，得到linear score,然后確定一個threshold，linear score ＜ threshold 判為負類，linear score ＞ threshold 判為正類。畫PR曲線時， 我們可以想象threshold 是不斷 ...

在機器學習領域，如果把Accuracy作為衡量模型性能好壞的唯一指標，可能會使我們對模型性能產生誤解，尤其是當我們模型輸出值是一個概率值時，更不適宜只采取Accuracy作為衡量模型性泛化能的指標．這篇博文會為大家介紹兩種比較二分決策模型性能的方法PR曲線， ROC曲線 預測概率 對於分類問題 ...

　　　　在機器學習的算法評估中，尤其是分類算法評估中，我們經常聽到精確率(precision)與召回率(recall)，RoC曲線與PR曲線這些概念，那這些概念到底有什么用處呢？ 　　　　首先，我們需要搞清楚幾個拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN ...

　在機器學習的算法評估中，尤其是分類算法評估中，我們經常聽到精確率(precision)與召回率(recall)，RoC曲線與PR曲線這些概念，那這些概念到底有什么用處呢？ 　　　　首先，我們需要搞清楚幾個拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN 　　True ...

作為機器學習重要的評價指標，標題中的三個內容，在下面讀書筆記里面都有講： http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是講的不細，不太 ...

注意：只是示意圖，不是根據數據繪制的。。論文需要 close all; clear; clc; %% 數據 %% 畫圖ROC % x=0:0.01:1; % y=x; % plot(x,y,'k--'); % hold on; % theta=pi/2:0.01:pi; % X ...