SKlearn - ROC and AUC
ROC、AUC 的理論知識 請參考我的博客 分類模型評估 本文旨在 總結 其在 SKlearn 中的用法 基礎用法 先看源碼 然后看一個最普通的示例，包括 ROC 的計算、AUC 的計算、ROC 曲線繪制 輸出 EER 選擇模型閾值 ...
原文：sklearn下的ROC與AUC原理詳解
ROC全稱Receiver operating characteristic。 定義 TPR：true positive rate，正樣本中分類正確的比率，即TP TP FN ，一般希望它越大越好 FPR：false negtive rage，負樣本中分類錯誤的比率，即FP FP TN ，一般希望它越小越好 ROC曲線：以FPR作為X軸，TPR作為y軸 roc curve函數的原理及計算方式 要作 ...
2020-01-04 16:49 0 1426 推薦指數：
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