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 ...

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 ...

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/79448575 ...

引言 很多分類器在數學解釋時都是以二分類為例，其數學推導不適用於多分類，模型本身也只能用於二分類，如SVM，Adaboost ， 但是現實中很多問題是多分類的，那這些模型還能用嗎 二分類 to 多分類 更改數學原理 改變這些模型的原理，重新推導數學公式，然后代碼實現。 這種 ...

文章轉載自 http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線和AUC常被用來評價一個二值分類器（binary classifier）的優劣，對兩 ...

ROC的介紹可以參考wiki https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic 偷一張wiki上的圖片： AUC ROC的意思為ROC 曲線下方的面積（Area under the Curve ...

ROC曲線 ROC曲線是二元分類器中常用的工具，它的全稱是 Receiver Operating Characteristic，接收者操作特征曲線。它與precision/recall 曲線特別相似，但是它畫出的是true positive rate（recall的另一種叫法）對應false ...

二分類轉載自https://blog.csdn.net/on2way/article/details/47838337 多分類轉載自https://blog.csdn.net/on2way/article/details/48006539 作為(曾)被認為兩大最好的監督分類算法 ...