本文主要討論了auc的實際意義，並給出了auc的常規計算方法及其證明 轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/van19/p/5494908.html 1 ROC曲線和auc 從二分類說起，假設我們的樣本全集里，所有樣本的真實標簽（label ...

AUC（Area under curve）是機器學習常用的二分類評測手段，直接含義是ROC曲線下的面積, 對於二分類模型，還有很多其他評價指標，比如 logloss，accuracy，precision。如果你經常關注數據挖掘比賽，比如 kaggle，那你會發現 AUC 和 logloss ...

申明：該文章轉載自vividfree的博客 原來博客鏈接： http://vividfree.github.io/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/2015/11/20/understanding-ROC-and-AUC 另外還有一個 ...

一. ROC曲線概念 二分類問題在機器學習中是一個很常見的問題，經常會用到。ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲線和 AUC (Area Under the Curve) 值常被用來評價一個二值分類器 (binary classifier) 的優劣 ...

轉https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/152851 新理解：我認為auc，和ks異曲同工。auc是根據預測概率（由大到小排序）作為閾值，可分割為不多於樣本個數n個閾值。即可得到n個recall和precision把這些點連成線即為roc曲線。auc即為 ...

終於找到計算AUC值的方法了。。。。SVM與隨機森林分類后都適用。對於SVM分類器，MATLAB有自己的自帶方法plotroc方法，但是對於隨機森林得到的分類模型和預測不適用，以下這個代碼對於哪個都適用（只負責計算AUC值，木有畫出roc曲線功能） function [result ...

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0.5判別為正類，小於0.5判別為負類 ...

1.概述 　　AUC（Area Under roc Curve）是一種 ...