【文件属性】：
文件名称：颜色分类leetcode-dsc-roc-curves-and-auc:dsc-roc-curves-and-auc
文件大小：1.17MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-06 23:02:52
系统开源
颜色分类leetcode
ROC
曲线和
AUC
介绍
本课将介绍
ROC：接收者操作特征曲线和
AUC：曲线下面积。
到目前为止，您遇到的一些准确度分数可能看起来非常令人印象深刻；
第一次尝试时，80%
的准确率似乎非常好！
您必须记住的是，对于二元分类，有时您一定是对的，即使只是随机猜测。
例如，一个人在猜测硬币是否落在正面上的准确率应该约为
50%。
这也可能导致在调整模型时出现问题。
如果您有一个包含罕见事件（例如疾病或中奖）的倾斜数据集，其中
1000
中只有
2
个阳性病例，那么即使是将所有内容都归类为“非会员”的简单算法也将达到
99.8%
（1000
次中有
998
次是正确的）。
因此请记住，必须在更大的上下文中考虑
80%
的准确率。
AUC
是混淆矩阵的替代综合指标，ROC
图使我们能够确定特定于您要解决的问题的最佳精度
-
召回权衡平衡。
目标
你将能够：
定义
ROC
曲线和
AUC
解释如何使用
ROC
和
AUC
来评估和选择模型
ROC曲线
接收者操作符特征曲线（ROC
曲线）说明了我们分类器的真阳性率与假阳性率。
您之前已经看过真实阳性率，它是召回的另
【文件预览】：
dsc-roc-curves-and-auc-master
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