本文主要介紹一下多分類下的ROC曲線繪制和AUC計算，並以鳶尾花數據為例，簡單用python進行一下說明。如果對ROC和AUC二分類下的概念不是很了解，可以先參考下這篇文章：http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details ...

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 ...

　　AUC(Area under Curve)：Roc曲線下的面積，介於0.1和1之間。Auc作為數值可以直觀的評價分類器的好壞，值越大越好。 　　首先AUC值是一個概率值，當你隨機挑選一個正樣本以及負樣本，當前的分類算法根據計算得到的Score值將這個正樣本排在負樣本前面的概率就是AUC值 ...

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 ...

1.概述 　　AUC（Area Under roc Curve）是一種 ...

基礎介紹 　　ROC全稱是“受試者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）。ROC曲線下的面積就是AUC（Area Under the Curve）。AUC用於衡量“二分類問題”機器學習算法的性能。介紹定義前，首先需要知道基礎相關概念： 　　1）分類 ...

1.簡介　　ROC曲線與AUC面積均是用來衡量分類型模型准確度的工具。通俗點說，ROC與AUC是用來回答這樣的問題的： 分類模型的預測到底准不准確？ 我們建出模型的錯誤率有多大？正確率有多高？ 兩個不同的分類模型中，哪個更好用？哪個更准確 ...

以計算每個類別的ROC曲線和auc值； 3、 計算整體ROC曲線和auc值 （1） ...