目錄 1 混淆矩陣衍生指標 1.1 ROC 1.2 AUC 1.3 K-S 1.4 GINI 1.5 小結 1 混淆矩陣衍生指標 上面提到的ACC、PPV、TPR、FPR等指標,都是對某一給定分類 ...
ROC的介紹可以參考wiki https: en.wikipedia.org wiki Receiver operating characteristic 偷一張wiki上的圖片: AUC ROC的意思為ROC 曲線下方的面積 Area under the Curve of ROC ROC曲線:偽陽性率 FPR 定位為X軸,真陽性率 TPR 定義為Y軸。 TPR: 在所有實際為陽性的樣本中,被正確 ...
2017-07-14 14:42 0 4768 推薦指數:
目錄 1 混淆矩陣衍生指標 1.1 ROC 1.2 AUC 1.3 K-S 1.4 GINI 1.5 小結 1 混淆矩陣衍生指標 上面提到的ACC、PPV、TPR、FPR等指標,都是對某一給定分類 ...
本篇博文簡要討論機器學習二分類問題中的混淆矩陣、ROC以及AUC評估指標;作為評價模型的重要參考,三者在模型選擇以及評估中起着指導性作用。 按照循序漸進的原則,依次討論混淆矩陣、ROC和AUC: 設定一個機器學習問題情境:給定一些腫瘤患者樣本,構建一個分類模型來預測腫瘤是良性還是惡性,顯然這是 ...
文章轉載自 http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ 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 ...
二分類模型 AUC 評價法 對於二分類模型,其實既可以構建分類器,也可以構建回歸(比如同一個二分類問題既可以用 SVC 又可以 SVR,python 的 sklearn 中 SVC 和 SVR 是分開的,R 的 e1701 中都在 svm 中,僅當 y 變量是 factor 類型時構建 SVC ...
目錄 1 二分類模型評估 1.1 混淆矩陣 1.1.1 ACC 1.1.2 PPV 1.1.3 TPR 1.1.4 FPR 1.1.5 F-Score 1.1.6 小結 ...
Alink漫談(八) : 二分類評估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何實現 目錄 Alink漫談(八) : 二分類評估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何實現 ...
,或者通過這個指標來調參優化選用的模型。 對於分類、回歸、聚類等,分別有各自的 ...
ROC曲線 ROC曲線的全稱是“接收者操作特征曲線”(receiver operating characteristic curve),它是一種坐標圖式的分析工具,用於: 選擇最佳的信號偵測模型、舍棄次佳的模型。 在同一模型中設置最佳閾值。 ROC曲線淵源 ROC曲線起源於 ...