ROC曲線 在網上有很多地方都有說ROC曲線對於正負樣本比例不敏感，即正負樣本比例的變化不會改變ROC曲線。但是對於PR曲線就不一樣了。PR曲線會隨着正負樣本比例的變化而變化。但是沒有一個有十分具體和嚴謹地對此做出過分析和論證（至少我沒有找到）。 此處記為結論 ...

為什么正負樣本差距比較大的時候使用ROC曲線能比較准確的評估模型性能、auc和roc的關系以及為什么，auc能評判模型好壞 混淆矩陣、橫軸 實際正樣本、實際負樣本、縱軸預測正樣本、預測負樣本 enter ...

正樣本是指屬於某目標類別的樣本，負樣本是指不屬於目標類別的樣本。 以分類問題為例，正樣本即為我們想要分類出來的樣本類型。比如在汽車分類場景下，我們需要確定一張照片是否為汽車，則在訓練過程中，汽車圖片就為正樣本，非汽車圖片為負樣本，訓練模型后得到一個分類模型。測試 ...

停業務服務。 備份數據 停庫 修改配置 刪文件： 啟動： 設置密碼等級 修改密碼 設置root遠程訪問 10.查看大小寫敏感 11. 重啟數據庫 systemctl ...

function [auc, curve] = ROC(score, target, Lp, Ln)% This function is to calculat the ordinats of points of ROC curve and the area% under ROC curve ...

　　AUC(Area under Curve)：Roc曲線下的面積，介於0.1和1之間。Auc作為數值可以直觀的評價分類器的好壞，值越大越好。 　　首先AUC值是一個概率值，當你隨機挑選一個正樣本以及負樣本，當前的分類算法根據計算得到的Score值將這個正樣本排在負樣本前面的概率就是AUC值 ...

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 ...

正負樣本比率失衡SMOTE 目錄 正負樣本比率失衡SMOTE 背景 公式 python實現 代碼的使用方法 背景 這幾天測試天池的優惠券預測數據在dnn上面會不會比集成樹有較好的效果，但是正負樣本差距太大，而處理 ...