原文:機器學習ROC圖解讀

. 分類器評估指標 對於二分類問題,可將樣例根據其真實類別和分類器預測類別划分為:真正例 True Positive,TP :真實類別為正例,預測類別為正例。假正例 False Positive,FP :真實類別為負例,預測類別為正例。假負例 False Negative,FN :真實類別為正例,預測類別為負例。真負例 True Negative,TN :真實類別為負例,預測類別為負例。 . 精 ...

2019-06-14 15:15 0 1056 推薦指數:

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機器學習基礎ROC曲線理解

機器學習基礎ROC曲線理解 一、總結 一句話總結: ROC曲線的全稱是Receiver Operating Characteristic Curve,中文名字叫“受試者工作特征曲線”,顧名思義,就是評估物品性能。 1、ROC曲線起源? a、ROC曲線起源於第二次世界大戰時期雷達兵 ...

Thu Jul 23 20:30:00 CST 2020 0 556
機器學習:評價分類結果(ROC 曲線)

一、基礎理解  1)定義 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 定義:描述 TPR 和 FPR 之間的關系; 功能:應用於比較兩個模型的優劣; 模型不限於是否通過極度偏斜的數據訓練所得; 比較方式 ...

Thu Aug 02 07:03:00 CST 2018 0 938
機器學習--PR曲線, ROC曲線

機器學習領域,如果把Accuracy作為衡量模型性能好壞的唯一指標,可能會使我們對模型性能產生誤解,尤其是當我們模型輸出值是一個概率值時,更不適宜只采取Accuracy作為衡量模型性泛化能的指標.這篇博文會為大家介紹兩種比較二分決策模型性能的方法PR曲線, ROC曲線 預測概率 對於分類問題 ...

Sat Feb 29 23:56:00 CST 2020 0 5180
機器學習ROC和AUC(python代碼)

1.什么是ROC:     ROC曲線:接收者操作特征曲線(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特異性連續變量的綜合指標,roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 2.如果學習ROC,首先必須知 ...

Mon Jan 03 05:50:00 CST 2022 0 1751
機器學習:ACC、ROC和AUC

引言 很多時候我們都用到ROC和AUC來評判一個二值分類器的優劣,其實AUC跟ROC息息相關,AUC就是ROC曲線下部分的面積,所以需要首先知道什么是ROCROC怎么得來的。然后我們要知道一般分類器會有個准確率ACC,那么既然有了ACC,為什么還要有ROC呢,ACC和ROC ...

Wed Apr 29 04:40:00 CST 2015 1 10146
機器學習-TensorFlow應用之classification和ROC curve

概述 前面幾節講的是linear regression的內容,這里咱們再講一個非常常用的一種模型那就是classification,classification顧名思義就是分類的意思,在實 ...

Sun Feb 02 06:45:00 CST 2020 1 1077
機器學習中的AUC-ROC曲線

作者|ANIRUDDHA BHANDARI 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya AUC-ROC曲線 你已經建立了你的機器學習模型-那么接下來呢?你需要對它進行評估,並驗證它有多好(或有多壞),這樣你就可以決定是否實現它。這時就可以引入AUC-ROC曲線了。 這個名字可能有 ...

Sun Jul 05 19:40:00 CST 2020 0 1108
機器學習-Confusion Matrix混淆矩陣、ROC、AUC

本文整理了關於機器學習分類問題的評價指標——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 混淆矩陣 在機器學習領域中,混淆矩陣(confusion matrix)是一種評價分類模型好壞的形象化展示工具。其中,矩陣的每一列表示的是模型預測的樣本情況;矩陣的每一行表示的樣本 ...

Mon Jul 30 18:08:00 CST 2018 0 1528
 
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