對模型評價指標AUC的理解
AUC是一種衡量機器學習模型分類性能的重要且非常常用的指標,其只能用於二分類的情況. AUC的本質含義反映的是對於任意一對正負例樣本,模型將正樣本預測為正例的可能性 大於 將負例預測為正例的可能性的 概率( :-) 沒辦法這句話就是這么繞, rap~). AUC作為數值,那么到底是 ...
原文：AUC指標深度理解
AUC 指標 直觀意義 AUC 指標用於評價分類器對於正 負樣例的辨別能力，對出結果的排序位置 按照預測為正例的概率 敏感。 為什么提出這個指標 一般來講，精確率 召回率等指標，都需要設定一個閾值去判別是屬於正類還是負類，例如預測分大於等於 . 判別為正類，小於 . 判別為負類。如何設定這個閾值，是個問題。而AUC這個指標則不需要設閾值。 或者說，每種閾值的情況都考慮了，下面介紹 計算方式 利用R ...
2020-05-25 00:48 0 1165 推薦指數：
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