ROC和AUC介绍及计算
AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。它跟ROC有着密切的关系，所以先介绍ROC，再来分析AUC以及它的计算。 ROC曲线 ROC曲线能够反映分类的能力，它的横坐标是falsepositive rate(FPR)，纵坐标是truepositive rate(TPR)...
信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC
reference：http://blog.csdn.NET/marising/article/details/6543943在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。 准确率、召回率、F1 信息检索、分类、识别、翻译等...
ROC和AUC介绍以及如何计算AUC
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。ROC曲线需要提前说明...
ROC和AUC的区别
ROC是一个曲线，AUC是曲线下面的面积值。 ROC曲线是FPR和TPR的点连成的线。 可以从上面的图看到，横轴是FPR, 纵轴是TPR （TPR = TP / (TP + FN)；FPR = FP / (FP + TN)） ROC曲线如果想要理解的话，要关注四点一线： 1） (0,1)...
[work]ROC AUC的理解
一、文章来由 ROC、AUC是标准的metrics，很多实验都要用到。而且有实验，最后一层是sigmoid layer，threshold是体现在ROC中 二、ROC 首先有两个定义需要澄清，曲线的坐标分别为真正例率（TPR）和假正例率（FPR），定义如下： 下图为ROC曲线示意图，...
ROC和AUC介绍以及如何计算AUC
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 需要...
ML基础－理解ROC和AUC
前言作为一个MLer，你一定听过同事或朋友提到过ROC和AUC，作为一个重要的分类器的评价指标，这篇文章带大家简要了解一下。背景在分类问题中，最常用的评价指标就是precision、recall和f-score，还有就是accuracy，注意precision和accuracy是不一样的。但是当样本...
简单梳理对AUC的理解
AUC（Area Under Curve）是机器学习中二分类模型的一个评价指标。定义为ROC曲线中下的面积，但我们先不管定义。 简单解释，AUC代表的是真阳性率（实际阳性、猜测阳性） > 伪阳性率（实际阴性、猜测阳性）的概率。 就拿预测患糖尿病概率这一事例来说，对于真...
AUC的理解与应用场景
AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。通常，AUC的值介于0.5到1.0之间，较大的AUC代表了较好的performance。 方法一：统计一下所有的 M×N(M为正类样本的数目，N为负类样本的数目)个正负样本对中，有多少个组中的正样本的score大于负样本的score。当二元...
ROC曲线与AUC区域的理解与实践
Receiver Operating Characteristic Area Under the Curve (ROC and AUC). 如何向别人解释 ROC AUC 对评价机器学习算法的意义： 一个样本集，一半正样本，一半为负样本。如果一个机器学习算法将全部样本均预测为正（或者负...
机器学习算法中的评价指标（准确率、召回率、F值、ROC、AUC等）
参考链接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章，写的非常详细~ 一、机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样...
信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC
在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。 准确率、召回率、F1 信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准...
准确率,召回率,F值,ROC,AUC
度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率，假设实际有90个正例，10个负例，你预测80(75+,5-)个正例，20(15+,5-)个负例 实际上你的准确率为75/80=0.9375，但这个评价指标有什么问题呢，想想就知...
信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC
在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。 准确率、召回率、F1 信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准...
准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse,mape评价指标
在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。 1.准确率P、召回率R、F1 值 定...
准确率、召回率、F1值、ROC、AUC的比较
基础概念及计算： F值是P和 R的调和平均： 1/F1=1/2*(1/P+1/R) => F1 = （2*P*R）/(P+R); 加权调和平均：F(β)=[（1+β^2)*P*R] / [(β^2*P)+R] β=1，退化为F1，β>1,R更重要；...
keras 上添加 roc auc指标
https://stackoverflow.com/questions/41032551/how-to-compute-receiving-operating-characteristic-roc-and-auc-in-keras https://github.com/keras-team/kera...
ROC理解与AUC计算
说到ROC曲线，我们首先想到的是下面这四个值 TP (真正) 实际正 FP (假正) 实际负 TN (真负) 实际负 FN (假负) 实际正 以及下面两个比率 TPR(真正率) = TP➗(TP+FN) =...
对AUC的重新理解
以前光看书，知道AUC是对ROC曲线下面积的计算，工作后才知道AUC常用来衡量模型结果好坏，而且AUC的物理意义是任取一个正例和任取一个负例，正例排序在负例之前的概率。但刚听到这种说法的时候，并不理解，于是寻找了一下解释资料。 1 AUC,ROC简单解释 RO...
python计算auc指标
1.安装scikit-learn 1.1Scikit-learn 依赖 Python (>= 2.6 or >= 3.3), NumPy (>= 1.6.1), SciPy (>= 0.9). 分别查看上述三个依赖的版本， python -V ...