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https: zhuanlan.zhihu.com p 比如, 我已經初步訓練好了一個模型,現在我想用這個模型從海量的無標記數據集挖掘出某一類數據A,並且想要盡量不包含其他所有類B 但我挖掘出的結果必然包含錯誤的,我拿出的A越多,同時附帶的分類錯數據B也就越多, 一般,拿出的A占總體比例越大,拿出的B類也會占總體比例越大,這個比例的變化一般是單調非線性的,且根據實際情況,我們可接受的比例也不同 簡 ...
2020-04-22 15:28 0 2638 推薦指數:
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的分類好壞。 本文視圖使用Python中的Matplotlib模塊來進行簡單的ROC曲線的畫 ...
ROC 結果 源數據:鳶尾花數據集(僅采用其中的兩種類別的花進行訓練和檢測) Summary features:['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm ...
原創博文,轉載請注明出處! 1.ROC曲線介紹 ROC曲線適用場景 二分類任務中,positive和negtive同樣重要時,適合用ROC曲線評價 ROC曲線的意義 TPR的增長是以FPR的增長為代價 2.ROC曲線繪制 縱坐標 ...
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 ...
假設現在有一個二分類問題,先引入兩個概念: 真正例率(TPR):正例中預測為正例的比例 假正例率(FPR):反例中預測為正例的比例 再假設樣本數為6,現在有一個分類器1,它對樣本的分類結果如下表(按預測值從大到小排序) ROC曲線的橫軸為假正例率,縱軸為真正 ...
ROC 曲線繪制 個人的淺顯理解:1.ROC曲線必須是針對連續值輸入的,通過選定不同的閾值而得到光滑而且連續的ROC曲線,故通常應用於Saliency算法評價中,因為可以選定0~255中任意的值進行閾值分割,從而得到ROC曲線; 2.對於圖像分割算法的評價不適合 ...
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 ...