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。另一種解釋是：隨機抽出一對樣本（一個正樣本，一個負樣本），然后用訓練得到的分類器來對這兩個樣本進行預測，預測得到正樣本的概率大於負樣本概率的概率。 在有M個正樣本,N個負樣本的數據集里，利用公式 ...

1.自己寫的計算auc的代碼，用scikit-learn的auc計算函數sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False)做了一些測試，結果是一樣的，如有錯誤，歡迎指正。 思路：1.首先對預測值進行排序，排序的方式用了python自帶的函數sorted，詳見注釋 ...

參考鏈接：https://www.iteye.com/blog/lps-683-2387643 問題： AUC是什么 AUC能拿來干什么 AUC如何求解（深入理解AUC） AUC是什么 混淆矩陣(Confusion matrix) 混淆矩陣是理解大多數評價指標的基礎 ...

AUC 指標 直觀意義 AUC 指標用於評價分類器對於正、負樣例的辨別能力，對出結果的排序位置（按照預測為正例的概率）敏感。 為什么提出這個指標？ 一般來講，精確率、召回率等指標，都需要設定一個閾值去判別是屬於正類還是負類，例如預測分大於等於0.5判別為正類，小於0.5判別為負類 ...

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 ...

https://stackoverflow.com/questions/41032551/how-to-compute-receiving-operating-characteristic-roc-and-auc-in-keras https://github.com/keras-team ...

AUC是一種衡量機器學習模型分類性能的重要且非常常用的指標,其只能用於二分類的情況. AUC的本質含義反映的是對於任意一對正負例樣本,模型將正樣本預測為正例的可能性 大於 將負例預測為正例的可能性的 概率( :-) 沒辦法這句話就是這么繞, rap~). AUC作為數值,那么到底是 ...

終於找到計算AUC值的方法了。。。。SVM與隨機森林分類后都適用。對於SVM分類器，MATLAB有自己的自帶方法plotroc方法，但是對於隨機森林得到的分類模型和預測不適用，以下這個代碼對於哪個都適用（只負責計算AUC值，木有畫出roc曲線功能） function [result ...