from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt from ...
.什么是ROC: ROC曲線:接收者操作特征曲線 receiver operating characteristic curve ,是反映敏感性和特異性連續變量的綜合指標,roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 .如果學習ROC,首先必須知道什么: 要學習ROC曲線首先得知道什么是TPR,什么是FPR。 TPR的英文全稱為:True Positive Rate FPR的英文全稱為:Fa ...
2022-01-02 21:50 0 1751 推薦指數:
from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt from ...
引言 很多時候我們都用到ROC和AUC來評判一個二值分類器的優劣,其實AUC跟ROC息息相關,AUC就是ROC曲線下部分的面積,所以需要首先知道什么是ROC,ROC怎么得來的。然后我們要知道一般分類器會有個准確率ACC,那么既然有了ACC,為什么還要有ROC呢,ACC和ROC ...
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya AUC-ROC曲線 你已經建立了你的機器學習模型-那么接下來呢?你需要對它進行評估,並驗證它有多好(或有多壞),這樣你就可以決定是否實現它。這時就可以引入AUC-ROC曲線了。 這個名字可能有 ...
本文整理了關於機器學習分類問題的評價指標——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 混淆矩陣 在機器學習領域中,混淆矩陣(confusion matrix)是一種評價分類模型好壞的形象化展示工具。其中,矩陣的每一列表示的是模型預測的樣本情況;矩陣的每一行表示的樣本 ...
一、前述 怎么樣對訓練出來的模型進行評估是有一定指標的,本文就相關指標做一個總結。 二、具體 1、混淆矩陣 混淆矩陣如圖: 第一個參數true,false是指預測的正確性。 第二個 ...
本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是機器學習專題的第18篇文章,我們來看看機器學習領域當中,非常重要的其他幾個指標。 混淆矩陣 在上一篇文章當中,我們在介紹召回率、准確率這些概念之前,先講了TP、FP、FN、和FP這幾個值。我們再來簡單地回顧一下 ...
申明:因為看的這個課老師講的有點亂,課程也有的章節少那么幾小節。所以對一些東西沒理解透徹,而且有些亂。 所以,望理解,等以后學的更深刻了再回來修改。 1.ROC與AOC ROC與AUC ROC:橫軸False 縱軸TRUE理想情況下(0,1)達不到 最完美的情況每一個 ...
一. ROC曲線 1、roc曲線:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 橫軸:負正類率(false postive rate FPR)特異度,划分實例中所有負例占所有負例的比例 ...