《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（6）--衡量分類任務的性能指標：ROC曲線與AUC計算與繪制
五、衡量分類任務的性能指標 5、ROC曲線與AUC （1）ROC曲線 ROC曲線( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR （ True Positive Rate ）與 FPR （ False Positive ...
原文：機器學習性能指標之ROC和AUC理解與曲線繪制
一. ROC曲線 roc曲線：接收者操作特征 receiveroperating characteristic ,roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 橫軸：負正類率 false postive rate FPR 特異度，划分實例中所有負例占所有負例的比例 Specificity 縱軸：真正類率 true postive rate TPR 靈敏度，Sensitivity 正類覆蓋率 針 ...
2018-09-09 14:56 0 1572 推薦指數：
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