原文:機器學習:基於sklearn的AUC的計算原理

AUC原理 一 AUC起源 AUC是一種用來度量分類模型好壞的一個標准。這樣的標准其實有很多,例如:大約 年前在 machine learning文獻中一統天下的標准:分類精度 在信息檢索 IR 領域中常用的recall和precision,等等。其實,度量反應了人們對 好 的分類結果的追求,同一時期的不同的度量反映了人們對什么是 好 這個最根本問題的不同認識,而不同時期流行的度量則反映了人們認識 ...

2019-12-06 21:00 0 311 推薦指數:

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機器學習(三十五)— AUC 原理計算方式

1、AUC(Area Under Curve)原理   ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線與AUC(Area Under Curve)      ROC曲線: 橫坐標:假正率(False positive rate, FPR ...

Mon May 31 18:57:00 CST 2021 0 3218
機器學習之支持向量機原理sklearn實踐

1. 場景描述 問題:如何對對下圖的線性可分數據集和線性不可分數據集進行分類? 思路: (1)對線性可分數據集找到最優分割超平面 (2)將線性不可分數據集通過某種方法轉換為線性可分數 ...

Sun Jun 30 15:50:00 CST 2019 0 933
機器學習之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ROC,ROC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
如何理解機器學習和統計中的AUC

如何理解機器學習和統計中的AUC? 分三部分,第一部分是對 AUC 的基本介紹,包括 AUC 的定義,解釋,以及算法和代碼,第二部分用邏輯回歸作為例子來說明如何通過直接優化 AUC 來訓練,第三部分,內容完全由 @李大貓原創——如何根據 auc 值來計算真正的類別,換句話說,就是對 auc ...

Sun May 17 20:32:00 CST 2020 0 599
機器學習——sklearn中的API

1、matplotlib.pyplot 2、sklearn 是一個python中的機器學習庫,寂靜基本實現了所有機器學習的算法。 3、StratifiedKFold 參考鏈接:https://blog.csdn.net/u012735708/article/details ...

Wed Nov 07 22:44:00 CST 2018 0 1046
機器學習sklearn(三十):模型保存

在訓練完 scikit-learn 模型之后,最好有一種方法來將模型持久化以備將來使用,而無需重新訓練。 以下部分為您提供了有關如何使用 pickle 來持久化模型的示例。 在使用 pickle 序列 ...

Sun Jun 20 21:06:00 CST 2021 0 187
 
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