ROC和AUC介紹以及如何計算AUC
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 ...
原文：ROC和AUC的區別
ROC是一個曲線，AUC是曲線下面的面積值。 ROC曲線是FPR和TPR的點連成的線。 可以從上面的圖看到，橫軸是FPR, 縱軸是TPR TPR TP TP FN FPR FP FP TN ROC曲線如果想要理解的話，要關注四點一線： , 點：FPR ，TPR gt 代表最好的一種情況，即所有的正例都被正確預測了，並且，沒有負例被錯認為正例。 , 點： gt 代表最差的一種情況，所有的正例都看錯 ...
2017-11-14 23:18 0 3089 推薦指數：
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function [auc, curve] = ROC(score, target, Lp, Ln)% This function is to calculat the ordinats of points of ROC curve and the area% under ROC curve ...
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理解 ROC 和 AUC
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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roc_auc_score(Receiver Operating Characteristics(受試者工作特性曲線，也就是說在不同的閾值下，True Positive Rate和False Positive Rate的變化情況)) 我們只考慮判為正的情況時，分類器在正例和負例兩個集合中分別預測 ...
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由於ROC曲線面積比較難求得，所以判斷模型好壞一般使用AUC曲線 關於AUC曲線的繪制，西瓜書上寫得比較學術，不太能理解，假設有這么一個樣本集： 假設預測樣本為20個，預測為正類的概率已經進行了排序，得分遞減，畫圖步驟為： (1) 在所排序的樣本最左邊，畫一條線即 無 ...